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# SubDiffusion: 一个基于SD的拓扑网格单图像建模方法

![SubDiffusion](readme01.png)

## 简介

SubDiffusion 是一种基于 Stable Diffusion的拓扑网格单图像建模方法。该方法结合了拓扑网格生成和拟合，加上深度重建的技术，能够从单个图像中生成高质量的拓扑网格模型。

## 特点

- **基于Stable Diffusion**：SubDiffusion 方法使用 SD 来给模型添加拓扑网格，通过将模型图像转换为拓扑网格图像，SubDiffusion 方法可以更好地捕捉图像中的形状和结构。

- **基于计算机视觉**：，SubDiffusion使用LSD线段检测和Shi-Thomas角点识别来处理拓扑网格数据，并用zoedepth进行深度重建。

- **单图像建模**：与传统的多视角建模方法不同，SubDiffusion 方法只需要一个单独的图像作为输入即可实现建模，减少了数据采集和处理的复杂性。
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## 拓扑布线生成

- **输入产品照片、产品草稿甚至AI图像**：
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- ![SubDiffusion2](readme02.png)
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- **生成方法**：使用图生图模式，去噪强度0.9，开启tile控制网，侧重controlnet模式，控制网权重1.2。正面提示词可以尝试加上(wireframe:1.4)。
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- ![SubDiffusion2](readme03.png)
- ![SubDiffusion2](readme04.png)

## 拓扑布线数据提取

- **使用jupyter文件夹下的subdiffusion完成版**：

## 网格模型生成
- **使用grasshopper文件夹下的导入文件**：