Mar, 2016

实时三维体积非刚性重建

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TL;DR通过使用单个消费级 RGB-D 传感器以实时速率进行动态几何形状的重建，我们提出了一种新的方法，该方法不需要预定义的形状模板，并且在扫描过程中从头开始构建场景模型。采用了体积表示法对几何和运动进行参数化，并且基于提取的稀疏颜色特征与密集深度约束公式相结合实现了运动跟踪。从而保证了准确跟踪并大大降低了标准模型到深度对齐固有的漂移。同时，我们还将寻找空间最佳变形视为非线性正则化变分优化问题，并通过在本地平滑和靠近输入约束的同时实现了数据并行的翻转优化策略。研究结果表明，即使在快速运动和缺乏几何特征的场景下，也能实现稳健的跟踪。
dynamic geometric shapesrgb-d sensormotion trackingvolumetric representationreal-time rates
发现论文，激发创造
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    本文提出了一种结合时间体积融合和深度隐式函数的人体体积捕捉方法，该方法不仅可以实现高质量、连续的重建，而且可以生成包含几何细节和更加逼真的纹理结果的细节保留深度隐式函数，实验结果表明，该方法在稀疏视角、泛化能力、重建质量和运行效率方面优于现有方法。

    May, 2021

  • SurfelWarp: 高效的非体积化单视角动态重建

    我们提出了一种基于 surfel-based geometry 的密集 SLAM 系统，该系统可以实时重建非刚性变形场景，不需要模板或先前的模型。

    Apr, 2019

  • DeepDeform: 半监督学习非刚性 RGB-D 重建

    利用数据驱动的方法进行三维重建非常困难，本文通过引入新的半监督策略，成功建立了一个拥有 400 个场景、超过 390,000 个 RGB-D 帧和 5,533 个面对面对齐帧对的数据集，然后利用这个数据集，提出了一个能够应对非常大的非刚性形变的深度学习方法，对比于其他方法，我们的结果优于现有的方法。

    Dec, 2019

  • 实时大规模三维重建的高效在线表面修正

    本文提出了一种用于在 RGB-D 传感器上进行大规模 3D 重建的实时表面矫正方法，该方法通过实时估计相机运动并在全局姿势图优化中进行精调来纠正可能出现的表面偏差，能够在仅使用单个 GPU 的情况下实现大型环境的实时表面纠正，相比最新技术而言，具有更高的运行时效率并且需要显著更少的内存。

    Sep, 2017

  • ArticulatedFusion: 使用单个深度相机实时重建运动、几何和分割

    本文提出了一种实时动态场景重构方法，能够在给定单个 RGB-D 相机的实时深度流情况下同时再现运动、几何和分割。我们的方法通过融合几何逐帧进行处理，并使用分割增强的节点图结构来驱动几何变形。我们提出了一种二级节点运动优化方法，并通过利用关节运动先验知识来大大减少节点运动的优化空间和物理合理的变形范围。与之前基于融合的动态场景重构方法相比，我们的实验表明，我们的方法对于切向运动和遮挡的运动都具有鲁棒性和改进的重建结果。

    Jul, 2018

  • 可变形物体跟踪的快速点云到网格重建

    我们开发了一种能够以超过 50 赫兹的速度为不同类别的对象创建变形点云的变形网格的方法，该方法使用点云自动编码器和 Real-NVP 架构设计，可以在闭环方式下提供在线反馈并进行机器人应用的网格重建和跟踪。

    Nov, 2023

  • 深度图像的体积融合框架

    InfiniTAM 是一个新的统一框架，它可以快速灵活地进行 3D 重建，基于 KinectFusion 方法和单目 SLAM 方法，使用截断有符号距离函数来表示体积模型，提供了一系列组件来实现可扩展的 3D 重建。

    Oct, 2014

  • 高精度人体重建的体积视频

    通过优化深度学习多视图立体网络来估计深度图，并采用滤波、融合等后处理方法，实现了高保真度的人体重建。

    Feb, 2022

  • 神经 RGB-D 表面重建

    该研究论文提出了一种基于截断有符号距离函数的 NeRF 框架的 3D 重建方法，结合 RGB-D 传感器和相机细化技术，得到高质量的空间重建结果。

    Apr, 2021

  • 利用残差重建 RGB-D 相机动态环境下的三维模型

    本文提出了一种基于 RGB-D 传感器的方法，能够稳定地在包含多个动态元素的场景中进行地图绘制和定位，并在现有数据集上对其进行评估和发布。

    May, 2019