细分曲面造型方法已经成为计算机图形学和计算机辅助设计(CAD)的一种重要造型手段。随着图形硬件广泛应用于通用计算领域，基于GPU进行几何造型方面的研究也越来越收到人们的关注。本文基于可编程的图形硬件，在细分曲面的快速计算、视点相关的自适应细分以及细分曲面精细特征生成等方面进行了一些有益的探讨。本文的主要贡献包括： 提出了一种基于GPU片元程序实现B样条曲面和Catmul-Clark细分曲面快速计算和绘制的算法。我们采用基函数表快速求值法，构建规则纹理结构将其移植到现代GPU的片元处理器框架之下，加速整个细分计算的过程。本文算法很容易扩展到其他参数曲面或其他细分模式的细分曲面快速计算中，具有较强的易用性和可扩展性。同时基于硬件加速提出了一种针对大型网格模型的快速选取和绘制的方法，满足了细分所产生的大量网格数据的实时选取与绘制要求。 提出了一种新的基于GPU的视点相关自适应快速细分内核。该内核是完全基于GPU的，包括视点相关的面片细分深度计算、基于基函数表的细分表面顶点求值、细分曲面绘制等步骤全部在GPU中实现。视点相关的白适应细分可以在保证曲面整体绘制质量的条件下，在某些局部重要细节细分达到很大的深度从而逼近极限曲面。同样，本文提出的GPU视点相关自适应细分框架可以很容易地推广到其它流行的细分模式。 提出了一种新的基于GPU的细分曲面特征构造方法-偏置建模，帮助用户在细分曲面上快速构造精细特征。该方法将偏置映射与细分曲面的特性有效地结合起来，充分利用GPU强大的浮点数计算能力与并行处理能力，大量减少了由于细分产生的大规模几何数据在图形通道上的传输，提高了算法的效率。同时本文也提出了几种交互设计和修改曲面上的精细特征的工具。用户可以预览并交互地调整细分曲面上生成的特征，节省了创建满意特征的时间。