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Scan2CAD

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Scan2CAD Learning to Digitize the Real World

"One of the most fundamental challenges in the digital age is to automatically create accurate, high-quality 3D representations of the world around us. This would have far-reaching impact, from enabling advances entertainment and... ver más

31/12/2024

TUM

2M€

Presupuesto del proyecto: 2M€

Líder del proyecto

TECHNISCHE UNIVERSITAET MUENCHEN No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Ver 2 Participantes

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2024-12-31

ERC-2018-STG: ERC Starting Grant

I+D

Cerrada hace 7 años

0% 100% 100%

Información adicional privada

No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

2 Participantes

TUM

1.50M€ | Lider

QUIRON PREVENCION

454.42K€ | Participante

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Duración del proyecto: 76 meses Fecha Inicio: 2018-08-31
Fecha Fin: 2024-12-31

Líder del proyecto

TECHNISCHE UNIVERSITAET MUENCHEN No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 2M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto "One of the most fundamental challenges in the digital age is to automatically create accurate, high-quality 3D representations of the world around us. This would have far-reaching impact, from enabling advances entertainment and immersive technologies (e.g., mixed reality) to medical applications and industrial manufacturing pipelines. Despite remarkable progress in scanning devices and 3D reconstruction algorithms, the resulting models remain highly impractical for display or use in virtual environments. This is due to the limited quality of these reconstructed 3D models, which is still far from the quality of assets designed by professional artists in countless of working hours. We believe that the key to addressing these shortcomings is understanding the design process of artist-created assets. We can then learn the correlation to real-world observations and replicate the process conditioned on these real-world input scans. In this proposal, we will answer the question ""How can we turn 3D scans into CAD-quality 3D assets?"". "

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