随着VR/AR技术的兴起,对三维模型的需求量也在迅速增大。目前对三维模型的建立方法大都是专业建模人士通过相关的建模软件人工建立模型,而这种建立模型的方式存在建模过程繁琐、耗时长和效率低等问题。并且非专业人士只能用寥寥数笔的抽象绘画来表达自己的构想,无法用具体的三维模型来准确地表达自己的想法。鉴于此,本课题研究了使用单张陶瓷器型手绘草图重建出具体的三维模型的算法。本文设计了一种基础陶瓷器型的三维重建系统,来解决传统人工三维建模所存在的问题。首先提出了基于SNP2S的陶瓷草图生成方法,来实现陶瓷器型照片向陶瓷器型手绘草图的转变。实验证明该方法能够生成具有线条细节和线条连续性的陶瓷器型手绘草图,并且得到的FID（Fréchet Inception Distance）得分优于AODA网络结构。然后使用可微分渲染器Soft Ras对生成的陶瓷器型手绘草图进行三维重建,改进了基于深度学习的单视图三维重建算法,不仅可以生成逼近陶瓷特征的三维模型,同时也提高了生成模型的准确性,实验得到的Io U（Intersection over Union）得分以及运行时间也优于Sketch2model网络结构。此外,本文提出了基于Laplacian平滑算法、Taubin平滑算法和loop网格细分算法的三维陶瓷器型网格的优化算法,该算法针对于陶瓷器型的特点,优化生成陶瓷网格表面太过粗糙的问题,实验的定量评价指标Hausdorff距离优于其他网格平滑算法。本文研究与实现的基于Sketch2Ceramic的陶瓷器型单视图三维重建,是将深度学习应用到陶瓷器型三维重建的一种尝试,也是对深度学习应用的研究。该应用不仅可以让非专业人士使用抽象的简笔画得到具体的三维陶瓷模型,而且还能降低由潦草的简笔画产生的三维网格噪声,能有效解决目前无法由抽象的陶瓷手绘草图生成具体的三维模型的问题,很大程度上减少了工业建模过程中的繁琐操作,提高了建模效率。