새로운 알고리즘은 고급 퀼팅 패턴의 단계 순서를 파악하는 매우 복잡하고 종종 실망스러운 프로세스를 자동화합니다.
이를 통해 퀼터는 디자인과 창의성에 집중할 수 있습니다.
스탠포드 대학의 컴퓨터 과학 대학원생 인 Mackenzie Leake는 10 살 때부터 퀼트를했지만, 그녀는이 기술이 박사 학위 논문의 초점이 될 것이라고는 상상도 못했습니다. 이 작업에는 기초 종이로 만든 뒷면을 사용하여 퀼트 디자인을 배치하고 재봉하는 것을 포함하는 기초 종이 조각이라고하는 퀼트 형태의 패턴 제작을 용이하게 할 수있는 새로운 프로토 타입 소프트웨어가 포함됩니다.
기초 종이 조각 퀼트 패턴을 개발합니다. 숫자로 그리기 개요-종종 직관적이지 않습니다. 패터닝에 대한 공식적인 지침은 거의 없으며 존재하는 지침으로는 성공적인 결과를 보장 할 수 없습니다.
"Quilting은 이러한 풍부한 전통을 가지고 있으며 사람들은 매우 개인적이고 소중한 가보를 만들지 만, 종이 조각 퀼트는 종종 사람들이 다른 사람들이 디자인 한 패턴으로 작업해야합니다. 스탠포드에있는 브라운 미디어 혁신 연구소의.
그래서 우리는 사람들이 모든 지오메트리, 순서, 제약을 생각할 필요없이 디자인하려는 패턴을 디자인 할 수있는 디지털 도구를 만들고 싶었습니다.”
이 퀼트의 각 블록은 Stanford 연구원이 개발 한 알고리즘 기반 도구를 사용하여 설계되었습니다. (크레딧 : Mackenzie Leake)
공예품 존중
종이 조각 퀼트의 매력을 설명하면서 Leake는 현대적인 미학과 높은 수준의 제어 및 정밀도를 언급합니다. 퀼트의 이음새는 종이 패턴을 통해 꿰매어지고, 이음새 프로세스가 진행됨에 따라 개별 직물 조각을 뒤집어 최종 디자인을 형성합니다. 이 모든 "바느질 및 뒤집기"작업은 패턴이 신중한 순서로 생성되어야 함을 의미합니다.
잘못 실행 된 패턴은 느슨한 조각, 구멍, 잘못 배치 된 이음새 및 단순히 완료하기 불가능한 디자인으로 이어질 수 있습니다. 퀼터가 자체 종이 연결 디자인을 만들 때 이음새의 순서를 파악하는 데 상당한 시간이 걸릴 수 있으며 여전히 만족스럽지 않은 결과를 초래할 수 있습니다.
“우리가 해결하고있는 가장 큰 과제는 사람들이 창조적인 이 기술을 사용할 수 있는지 여부를 파악하는 데 필요한 정신적 에너지를 떼어 내고 부담을 덜어줍니다.”라고 논문의 주 저자 인 Leake는 말합니다. "사람들이 만들고 싶어하는 방식을 정말로 알고 존중하며 그 프로세스를 과도하게 자동화하지 않는 것이 저에게 중요합니다."
이것은 Leake가 컴퓨터 지원 퀼트에 대한 첫 번째 진출이 아닙니다. 그녀는 이전에 수단 그녀는 XNUMX 월 인간-컴퓨터 상호 작용 컨퍼런스 CHI에서 발표 한 즉흥적 퀼트를 위해
퀼팅 패턴
이 최신 퀼팅 소프트웨어의 핵심 인 알고리즘을 개발하려면 상당한 이론적 기반이 필요했습니다. 계속 진행할 기존 지침이 거의 없었기 때문에 연구원들은 먼저 퀼트 종이를 조각화 할 수있게 만드는 것에 대해보다 공식적인 이해를 얻은 다음이를 수학적으로 표현해야했습니다.
그들은 결국 하이퍼 그래프라고하는 특정 그래프 구조에서 필요한 것을 발견했습니다. 소위 "단순"그래프는 데이터 포인트를 선으로 만 연결할 수 있지만 하이퍼 그래프는 여러 데이터 포인트 간의 겹치는 관계를 수용 할 수 있습니다. (벤 다이어그램은 하이퍼 그래프의 한 유형입니다.) 연구원들은 무늬 특정 순서로 한 번에 하나씩 가장자리를 제거 할 수있는 하이퍼 그래프로 표시 할 수있는 경우 종이 조각이 될 수 있습니다. 이는 패턴에서 이음새가 재봉되는 방식에 해당합니다.
프로토 타입 소프트웨어를 사용하면 사용자가 디자인을 스케치 할 수 있으며 기본 하이퍼 그래프 기반 알고리즘이 종이 기초 패턴이 가능할 수 있는지 결정합니다. 많은 디자인은 여러 패턴 옵션을 제공하며 사용자는 원하는 패턴을 얻을 때까지 스케치를 조정할 수 있습니다. 연구원들은 이번 여름에 그들의 소프트웨어 버전을 공개하기를 희망합니다.
"시작할 때 퀼트에 대한 컴퓨터 과학 논문을 쓸 줄은 몰랐습니다."Leake는 말합니다. "하지만 저는 디자인과 계산, 전통 공예와 관련된 정말 풍부한 문제의 공간을 발견했습니다. 그래서 그 공간에서 우리가 뽑아서 조사 할 수있는 많은 다른 부분들이있었습니다."
연구자들은 그들의 종이 2021 월 컴퓨터 그래픽 컨퍼런스 SIGGRAPH XNUMX에서 추가 공동 저자는 University of California, Berkeley 및 Cornell University에서 왔습니다.
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