Задача

Необходима консультация по обучению нейросети или созданию алгоритма, который по 3D-модели предмета (гриль, квадроцикл, мебель и т.д.) автоматически строит 3D-модель чехла или, что предпочтительнее, черновой вариант лекала (выкройки) - плоской развертки, из которой можно сшить чехол.

Требования к решению

• На вход нейросети подаётся 3D-модель объекта (формат: STL, OBJ, FBX или аналогичный).
• На выходе нужно получить: либо трёхмерную модель чехла (без толщины, вплотную к объекту), либо развертку этой модели в виде 2D-лекала.
• Для сложных объектов (квадроцикл, мебель неправильной формы) допустимы упрощения - результат не обязан быть идеальным, важен сам подход и возможность дообучения под конкретные задачи.
• Нужна консультация по выбору архитектуры сети (например, нейросеть для генеративной развёртки, свёрточная сеть или трансформер), а также по процессу сбора обучающих данных и метрикам оценки качества.

Формат работы

Консультация в удалённом формате (чат или видеозвонок) с предоставлением технических рекомендаций: какие модели использовать (GCN, GAN, NeRF или более специализированные для поверхности), как подготовить размеченный датасет пар «3D-объект → развёртка лекала», какие библиотеки/фреймворки предпочтительны (PyTorch3D, TensorFlow Graphics).

Результат

По итогам консультации заказчик должен получить чёткий план: выбор подходящей нейросетевой архитектуры, стратегия аугментации 3D-данных и типовые pipeline для обучения.