Sketch2Prototype是一个AI框架，可以将手绘草图转化为文本，再生成图像和3D模型。研究表明，使用文本作为中间步骤比直接转换更能生成多样化且可制造的3D模型。该框架还揭示了图像到3D技术的局限性，并强调文本在用户反馈和设计迭代中的重要性。

该文章介绍了一种基于手绘草图和对象关系知识的增强扩散架构(SEK)，用于生成个性化、多样化和可信的3D场景。该模型通过外部知识库和图推理辅助模型理解草图，并利用3D去噪场景转换器生成包括对象实例和布局的场景。与竞争者相比，该模型在3D场景生成和完成中提高了FID、CKL 17.41%、37.18%以及FID、KID 19.12%、20.06%。

本文研究了无监督的手绘草图到照片的合成方法，通过两阶段翻译任务、自监督去噪目标和注意力模块处理抽象和风格差异，生成忠实于草图且逼真的图片，可用于图像检索和捕捉人类视觉感知。

该文章介绍了一种基于手绘草图的3D建模方法，采用端到端的方式，引入了轻量级生成网络和结构感知对抗训练，并通过Stroke Enhancement Module（SEM）捕捉结构信息，提升性能。实验证明该方法在合成和真实数据集上具有最先进的性能。