人工智能驱动的工具使个性化3D打印模型变得容易

随着3D打印机变得更便宜，更广泛地使用，一个快速增长的新手制造商社区正在制造自己的物品。为此，许多业余工匠可以访问免费的开源存储库，其中包含他们在3D打印机上下载和制作的用户生成的3D模型。

但是，向这些模型添加自定义设计元素对许多制造商来说是一个严峻的挑战，因为它需要使用复杂且昂贵的计算机辅助设计（CAD）软件，如果模型的原始表示无法在线获得，则尤其困难。此外，即使用户能够向对象添加个性化元素，确保这些自定义不会损害对象的功能也需要许多新手制作者所缺乏的额外领域专业知识。

为了帮助创客克服这些挑战，麻省理工学院的研究人员开发了一种生成人工智能驱动的工具，使用户能够在不影响制造对象功能的情况下将自定义设计元素添加到3D模型中。设计师可以利用这个称为Style2Fab的工具，仅使用自然语言提示来描述他们想要的设计，从而个性化对象的3D模型。然后，用户可以用3D打印机制造物体。

“对于经验较少的人来说，他们面临的基本问题是：现在他们已经下载了一个模型，只要他们想对它进行任何更改，他们就会不知所措，不知道该怎么办。Style2Fab将使风格化和打印3D模型变得非常容易，而且还可以在做的时候进行实验和学习，“计算机科学研究生Faraz Faruqi说，他是一篇介绍Style2Fab的论文的主要作者。

Style2Fab由深度学习算法驱动，该算法自动将模型划分为美学和功能部分，从而简化设计过程。

除了赋予新手设计师权力并使3D打印更容易获得之外，Style2Fab还可以用于新兴的医疗制造领域。研究表明，考虑辅助设备的美学和功能特征会增加患者使用它的可能性，但临床医生和患者可能不具备个性化3D打印模型的专业知识。

例如，使用Style2Fab，用户可以自定义拇指夹板的外观，使其与她的衣服融为一体，而不会改变医疗设备的功能。Faruqi补充说，为不断增长的DIY辅助技术领域提供用户友好的工具是这项工作的主要动力。

他与他的导师、共同资深作者Stefanie Mueller一起撰写了这篇论文，Stefanie Mueller是麻省理工学院电气工程系和计算机科学与机械工程系的副教授，也是计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的成员，领导HCI工程小组;共同资深作者梅根·霍夫曼，东北大学库里计算机科学学院助理教授;以及该小组的其他成员和前成员。该研究将在ACM用户界面软件和技术研讨会上发表。

专注于功能

在线存储库，如Thingiverse，允许个人上传用户创建的开源数字设计文件，其他人可以使用3D打印机下载和制作。

Faruqi和他的合作者通过研究这些大型存储库中可用的对象来开始这个项目，以更好地了解各种3D模型中存在的功能。他说，这将使他们更好地了解如何使用人工智能将模型细分为功能和美学组件。

“我们很快发现，3D模型的用途非常依赖于上下文，就像花瓶可以平放在桌子上或用绳子挂在天花板上一样。因此，它不能只是一个人工智能来决定对象的哪个部分是功能性的。我们需要一个人参与其中，“他说。

根据该评估，他们定义了两个功能：外部功能，它涉及模型与外部世界交互的部分，以及内部功能，它涉及模型中需要在制造后网格化在一起的部分。

风格化工具需要保留外部和内部功能段的几何形状，同时支持非功能性美学段的定制。

但要做到这一点，Style2Fab必须弄清楚3D模型的哪些部分是功能性的。使用机器学习，系统分析模型的拓扑以跟踪几何变化的频率，例如两个平面连接的曲线或角度。基于此，它将模型划分为一定数量的段。

然后，Style2Fab将这些片段与研究人员创建的数据集进行比较，该数据集包含294个3D对象模型，每个模型的片段都带有功能或美学标签注释。如果某个段与其中一个片段非常匹配，则将其标记为功能性。

“但是，仅仅根据几何形状对段进行分类是一个非常困难的问题，因为共享的模型存在巨大差异。因此，这些细分是向用户显示的一组初始建议，用户可以轻松地将任何细分的分类更改为美学或功能，“他解释道。

人与人合一

一旦用户接受分割，他们就会输入一个自然语言提示，描述他们想要的设计元素，例如“一个粗糙的、多色的中国风花盆”或一个“摩洛哥艺术风格的手机壳”。然后，一个被称为Text2Mesh的AI系统试图找出符合用户标准的3D模型会是什么样子。

它在Style2Fab中操作模型的美学部分，添加纹理和颜色或调整形状，使其看起来尽可能相似。但功能细分市场是禁区。

研究人员将所有这些元素包装到用户界面的后端，该用户界面自动分段，然后根据用户的几次点击和输入对模型进行风格化。

他们对具有不同3D建模经验水平的制造商进行了一项研究，发现Style2Fab根据制造商的专业知识以不同的方式有用。新手用户能够理解并使用界面来风格化设计，但它也为进入门槛低的实验提供了肥沃的土壤。

对于有经验的用户，Style2Fab帮助加快了他们的工作流程。此外，使用其一些高级选项可以让他们对风格进行更精细的控制。

展望未来，Faruqi和他的合作者希望扩展Style2Fab，以便系统提供对物理属性和几何形状的细粒度控制。例如，改变物体的形状可能会改变它可以承受的力，这可能导致它在制造时失效。此外，他们希望增强Style2Fab，以便用户可以在系统内从头开始生成自己的自定义3D模型。研究人员还与谷歌合作开展后续项目。

这项研究得到了麻省理工学院-谷歌计算创新计划的支持，并使用了麻省理工学院比特和原子中心提供的设施。