植物是现实环境和数字化场景中的重要组成元素。随着计算机图形学技术的日益进步,植物模型被大量应用于电子游戏、影视作品、城镇和园艺设计等场景中。但由于植物通常具有复杂的几何结构,因此如何进行高效逼真的植物建模一直是图形学领域的重要课题。基于规则和数据的植物建模方法往往面临规则参数设置复杂、植物外形不易控制和建模技能门槛高等问题。而现有的交互式植物建模方法虽然支持普通用户设计植物造型,但是大多基于二维草图实现,导致无法推断可靠的三维深度信息。就公开文献来看,本文在国内外首次将虚拟现实与深度学习技术应用于植物三维建模,并根据不同类型的形状约束提出了三种新的植物三维建模方法。这些形状驱动的植物建模方法的共性是用户只需要关注植物的整体外形特征,而逼真的内部植物细节模型则通过过程式建模算法基于外形约束自动生成。本文的主要贡献如下:1.提出了一种二维形状驱动的植物建模方法。该方法结合了深度学习与过程式植物建模技术,通过将从二维推断三维信息的问题转化为图像间的翻译问题,实现了可靠的三维深度估计。首先,该方法使用神经网络从二维的植物轮廓草图和主枝干线条中预测两种特殊的深度图像,并据此恢复植物的三维外部轮廓和主骨架。接着以主骨架为基础,完整的植物模型则通过过程式建模算法在三维轮廓内自动生成。此外,本文还将该方法扩展以解决基于单幅图像的三维植物重建问题。2.提出了一种三维骨架驱动的植物建模技术。该方法作探索了虚拟现实技术在植物建模中的应用。通过使用沉浸式VR设备,结合三维手势实现了对植物骨架的直接三维控制。该系统允许用户使用手柄直接绘制三维的骨架结构,并且支持对植物的任意部分进行灵活的修改和编辑。这种沉浸式的直接三维交互克服了传统建模软件在建模时的繁琐操作。此外,该方法还提供了画刷等高层语义工具来指定植物骨架的生长趋势,用来批量生成植物枝干。3.提出了一种三维轮廓驱动的植物建模技术。该方法结合三维手势,使用更少的交互实现了通过设计植物的三维轮廓来进行交互式植物建模的方法。用户首先将目标植物的树冠区域拆解为若干简单的轮廓包体并用手势逐个绘制,而最终的植物模型则通过过程式建模方法自动生成。该方法的优势在于可以充分发挥人类的观察力和创造力,即用户可以最大限度地将复杂的植物结构抽象为简单的三维几何形状。此外,该方法支持用户用手势来操作和编辑已经创建好的轮廓形状。实验证明本文提出的几种形状引导的植物建模方法能够有效帮助用户进行高效的植物造型创作,并可以充分激发用户的想象力和创造力。