EBET易博据悉，Style2Fab借助了大语言模型的便利性，同时使用了Thingiverse的1000个3D模型进行训练，使得用户通过文本就能自动编辑3D模型的外观、颜色等。例如，直接输入文“帮我把木制锅的颜色，更改成色彩斑斓的唐朝风格”。

　　目前，麻省理工已经公布了Style2Fab的研究论文，源代码将在10月29日举办的“UIST 2023”大会上公布。

　　研究人员表示，Style2Fab通过深度学习可自动将3D模型切割为外观和功能两大部分，从而简化整个设计流程。

　　外观主要涉及与外界交互的模型部分，例如，颜色、样式等；功能涉及在制造后需要相互配合的模型部分，例如，卡扣、齿轮之间的咬合等。

　　一款设计工具需要保留外观和内部功能段的几何形状，同时允许非功能性、审美性段的定制。

　　但要做到这一点，Style2Fab就需要弄清楚3D模型的外观和内部的区别。

　　研究人员使用机器学习分析模型的拓扑，跟踪几何形状变化的频率，例如，两个平面连接处的曲线或角度。基于此，将模型分割为一定数量的段。

　　然后，Style2Fab将这些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物体模型，每个模型的段都用功能性或审美性标签进行了注释。如果一个段与其中的一部分非常匹配，它就被标记为功能性。

　　但仅基于几何形状对段进行分类，是一个非常困难的问题。因为3D模型的变化非常多且复杂，所以，这些段是向用户展示的一组初始推荐，可以容易地改变任何段的分类为外观或功能性。

　　训练数据方面，Style2Fab使用了thingiverse平台上的1000个3D打印模型，涵盖时尚、艺术、小工具、家庭、学习、工具等众多种类，可以更好地理解用户的文本意图，达到想要的模型修改效果。

　　用户可以使用文本来描述他们想更改的3D模型设计元素，例如，把我把这个手机壳的背部颜色，更改成摩洛哥的艺术风格。

　　Style2Fab会根据外观部分的定义，自动找到相匹配的纹理、颜色或形状，来达到用户的需求。但不会更改手机壳的结构，因为用户没有提出需求。

　　研究人员表示，Style2Fab不仅适用于“设计小白”，即便是经验丰富的老手同样可以使用。因为，Style2Fab会根据用户输入的文本次数和描述，进行自动学习、分割和风格化处理，来了解用户的更深需求。

　　也就是说，当你输入的次数越多，Style2Fab学习的就越多，会根据你的需求提供定制化的服务，使得更改流程准确、可靠。

　　目前，Style2Fab对于医疗、工业领域来说非常有用，可以帮助没有技术背景的业务人员，快速设计出自己想要的3D产品。未来，麻省理工研究人员会持续对Style2Fab进行功能迭代，增强其功能以扩大使用范围。