學位論文

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    基於擴散模型之條件式樹形點雲生成
    (2025) 李世祥; Li, Shih-Hsiang
    在現實環境中，樹木因其自然生長的特性，具有高度不規則性與遮蔽性，使得以傳統 3D 掃描技術完整擷取其三維結構變得極具挑戰。特別是樹冠部分由眾多形狀與方向各異的葉片構成，且樹木通常具一定高度，若僅以 3D 掃描器進行掃描，往往僅能獲取局部且未被遮擋的點雲資訊，導致樹木的 3D 重建結果片段且不完整。本論文針對上述問題，提出一套基於擴散模型（Diffusion Model）的條件式 3D 樹形點雲生成方法。我們以不完整的樹形點雲作為條件輸入，並透過擴散模型學習特定樹種中樹幹、樹枝與樹冠的幾何分佈與結構，並且我們在訓練階段，提出了一個基於樹木骨架的加權採樣機制，在生成結果上顯示，此採樣方法能很好的保持樹幹樹枝的連續性，我們也將傳統只有坐標值的點雲生成擴展到具顏色的點雲生成，生成結果保留原始輸入中的可見資訊，生成符合該樹種特性且具有顔色、結構合理性的完整樹形點雲。隨後，我們對生成點雲進行上採樣，進一步提升點雲的密度與視覺真實感，最終透過 EWA Surface Splatting 進行算圖，將處理過後的樹形點雲進行可視化呈現。實驗結果顯示，本方法能按照所輸入的不完整樹形點雲，生成合理、完整且多樣的樹木結構。