SubDGuide: 메시(Mesh)에서 SubD 재구성을 위한 모델러 영감 에이전트 워크플로우

서브디비전 서피스(Subdivision surfaces)는 희소한 제어 케이지(control cage)를 통해 자유 곡면 기하학을 표현하지만, 밀집된 메시로부터 이 케이지를 복구하는 것은 단순한 적합 문제에 그치지 않습니다. 시스템은 어디에 제어가 필요한지, 어떤 커브가 디자인 특징을 인코딩하는지, 그리고 언제 초기 결과를 수정해야 하는지를 추론해야 합니다. 본 논문에서는 이러한 작업을 위한 모델러 영감 에이전트 워크플로우인 SubDGuide를 제시합니다. Stage A는 정렬된 다중 시점 기하학적 증거(multiview geometric evidence)를 읽고, 케이지 해상도, 특징 매핑 및 광범위한 형태 적합을 위한 간결한 계획을 생성합니다. Stage B는 결과 표면을 검사하고, 목표 지향적인 진단(targeted diagnostics)을 요청하며, 복구(repair), 롤백(rollback), 또는 중지(stopping) 액션을 선택합니다. 기하학 도구들은 모든 변경 사항을 실행하고 검증하며, 플래너는 절대로 정점(vertices)이나 연결성(connectivity)을 생성하지 않습니다. 고정된 평가 코호트에서 SubDGuide는 자동 리메싱(automatic remeshing) 대비 보고된 다섯 가지 지표 모두를 개선했습니다: 중앙값 Chamfer-L1은 목표 경계 상자 대각선의 0.641%에서 0.443%로 감소했으며, 1% 허용 오차에서의 F-score는 82.00%에서 92.78%로 증가했습니다. 상태 기반 피드백(Stateful feedback)은 단발성 계획 대비 보고된 다섯 가지 중앙값 지표 중 네 가지를 개선했고, 검증 과정에서는 제안이 도움이 되지 않을 경우 이전 체크포인트를 유지합니다. 동일한 인터페이스는 여섯 가지의 다중 모달 플래너(multimodal planners)를 지원하며, 이는 의미론적 판단(semantic judgment)이 실용적이고 검사 가능한 메시-SubD 워크플로우를 어떻게 안내할 수 있는지 보여줍니다.