[论文解读] Computational Pattern Making from 3D Garment Models

Nico Pietroni, Corentin Dumery+4 more|arXiv (Cornell University)|Feb 21, 2022

3D Shape Modeling and Analysis被引用 5

一句话总结

本文提出一种计算方法，通过将3D服装网格分割为多个表面 patch 并采用考虑织物特性的形变建模方法，自动从3D服装网格生成2D裁剪图样。该方法整合了裁缝工艺约束——如缝线对称性、省道、经向对齐以及各向异性织物行为——支持完全自动化与交互式图样设计，并提供实时反馈，生成适用于各类服装（包括定制合身及非人形轮廓）的可制造、低形变图样。

ABSTRACT

We propose a method for computing a sewing pattern of a given 3D garment model. Our algorithm segments an input 3D garment shape into patches and computes their 2D parameterization, resulting in pattern pieces that can be cut out of fabric and sewn together to manufacture the garment. Unlike the general state-of-the-art approaches for surface cutting and flattening, our method explicitly targets garment fabrication. It accounts for the unique properties and constraints of tailoring, such as seam symmetry, the usage of darts, fabric grain alignment, and a flattening distortion measure that models woven fabric deformation, respecting its anisotropic behavior. We bootstrap a recent patch layout approach developed for quadrilateral remeshing and adapt it to the purpose of computational pattern making, ensuring that the deformation of each pattern piece stays within prescribed bounds of cloth stress. While our algorithm can automatically produce the sewing patterns, it is fast enough to admit user input to creatively iterate on the pattern design. Our method can take several target poses of the 3D garment into account and integrate them into the sewing pattern design. We demonstrate results on both skintight and loose garments, showcasing the versatile application possibilities of our approach.

研究动机与目标

• 为解决从3D服装模型自动生成2D图样的空白，通过整合裁缝工艺与编织织物行为的领域特定约束。
• 开发一个稳健的交互式框架，支持对各类服装（包括合身与宽松款式）的全自动与用户引导式图样创建。
• 通过强制执行缝线长度相等、反射对称性、经向对齐以及基于织物特异性形变模型的低形变，确保生成图样的物理可制造性。
• 通过整合多个服装姿态，实现动态身体状态下的更优贴合效果。
• 提供公开发布的高效工作流，支持基于3D扫描或数字模型的定制服装的实时设计迭代与制造。

提出的方法

• 将最近的四边形重网格化中的 patch 布局算法适配至服装特定的分割任务，基于编织织物形变的几何度量进行引导。
• 提出一种新型参数化方法，通过最小化结合拉伸、刚度、省道与缝线约束的织物应力能量函数，权重经调整以模拟真实纺织品行为。
• 采用两步优化：局部 patch 扁平化并保持经向对齐，以及通过稀疏线性系统求解全局系统，迭代优化布局与参数化。
• 通过允许用户在3D网格上绘制草图，动态引导缝线位置与经向方向，支持交互式用户输入，实时更新 patch 分解。
• 通过在全局系统求解中平均多个目标姿态的贡献，实现多姿态集成，支持面向运动的图样设计。
• 在 patch 计算过程中引入自交测试，以剔除无效切割，确保最终图样为双射且无重叠。

实验结果

研究问题

• RQ1 是否能通过完全自动的方法，从3D服装网格生成尊重编织织物物理约束（如各向异性形变与经向对齐）的2D裁剪图样？
• RQ2 如何在计算图样制作流程中算法化地强制实现缝线对称性与省道设计，以确保可缝制性与美学一致性？
• RQ3 用户草图与多个服装姿态在图样生成过程中能多大程度上被整合，以支持交互式、创造性的设计？
• RQ4 该方法能否为合身与宽松款式服装（包括非人形轮廓）生成低形变、可制造的图样？
• RQ5 与通用表面扁平化技术相比，该方法在形变、缝线质量与制造可行性方面的性能与图样质量如何？

主要发现

• 该方法成功从3D服装生成了可物理制造的2D裁剪图样，经由3D扫描制作的潜水衣与长筒袜的成功制造得到验证。
• 结构复杂的潜水衣耗时约5小时完成裁剪与缝制，而长筒袜仅需约1小时，证明了其实际可行性。
• 该算法实现了低形变，ARAP能量值表明具有强保形性，织物应力测量值保持在真实纺织品行为的预设范围内。
• 用户草图被有效整合进布局流程，支持实时交互式编辑，并即时反馈图样变化。
• 该方法在非人形轮廓（如狗与袋鼠）上表现出良好泛化能力，证实其在人类以外形态上的适用性。
• 该框架支持多姿态集成，可生成适应运动的图样，确保在不同身体构型下仍保持良好贴合。