Apprentissage non supervisé d'espaces de formes 3D pour la modélisation 3D

Bien que les données 3D soient de plus en plus populaires, en particulier avec la démocratisation des expériences de réalité virtuelle et augmentée, il reste très difficile de manipuler une forme 3D, même pour des designers ou des experts. Partant d’une base de données d’instances 3D d’une ou plusieurs catégories d’objets, nous voulons apprendre la variété des formes plausibles en vue de développer de nouveaux outils intelligents de modélisation et d’édition 3D. Cependant, cette variété est souvent bien plus complexe comparée au domaine 2D. En effet, les surfaces 3D peuvent être représentées en utilisant plusieurs plongements distincts, et peuvent aussi exhiber des alignements ou des topologies différentes. Dans cette thèse, nous étudions la variété des formes plausibles à la lumière des défis évoqués précédemment, en approfondissant trois points de vue différents. Tout d'abord, nous considérons la variété comme un espace quotient, dans le but d’apprendre la géométrie intrinsèque des formes à partir d’une base de données où les modèles 3D ne sont pas co-alignés. Ensuite, nous supposons que la variété est non connexe, ce qui aboutit à un nouveau modèle d’apprentissage profond capable d’automatiquement partitionner et apprendre les formes selon leur typologie. Enfin, nous étudions la conversion d’une entrée 3D non structurée vers une géométrie exacte, représentée comme un arbre structuré de primitives solides continues.