Jan, 2019

DeepSDF：学习连续的符号距离函数以用于形状表征

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TL;DR介绍了 DeepSDF 方法，它是用于高品质形状表示、插值和完成的一种学习连续有符号距离函数（SDF）的表示，将 3D 几何表示为体积场，并可表示整个形状类。DeepSDF 方法相比以往方法降低了一个数量级的模型大小，同时获得了学习 3D 形状表示和完成方面的最先进性能。
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发现论文，激发创造
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    提出了使用可微分渲染 3D 形状来进行基于图像的形状优化的 SDFDiff 方法，并将其应用于多视图 3D 重建问题，并采用多分辨率策略获得了稳健的优化算法。同时，还可将其与深度学习模型集成，实现无需 3D 监督学习 3D 对象的学习方法，并在单视图 3D 重建方面取得了最先进的结果。

    Dec, 2019

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    利用 Deep Local Shapes 技术实现高质量 3D 形状的编码与重建，将场景分解成局部形状以降低模型的复杂度和提高推导效率。

    Mar, 2020

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    Jun, 2020

  • 三维生成模型的镶嵌 —SDF 方法

    本文介绍了一种新的 3D 形状表示方法，名为 Mosaic-SDF（M-SDF），它通过使用一组分布在形状边界附近的局部网格来近似给定形状的有符号距离函数（SDF）。M-SDF 表示具有高效计算、参数效率和与基于 Transformer 的架构兼容等优点，在 3D 生成流模型的训练中展示了其有效性。

    Dec, 2023

  • SurroundSDF：基于有向距离域的隐式三维场景理解

    提出 SurroundSDF 方法来通过环境图像隐式地预测连续的感知距离场 (SDF) 和语义场，通过使用基于查询的方法和 Eikonal 公式约束 SDF 以准确描述障碍物表面，并引入一种新的弱监督模式 (Sandwich Eikonal formulation) 来提高表面感知的准确性，实验证明该方法在 nuScenes 数据集上在占用预测和 3D 场景重建任务中取得了最优的结果。

    Mar, 2024

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    本文利用手的结构作为 SDF 的引导，并预测姿势变换的运动链，对高关节手姿势对齐 SDF 进行了改进，最终在 ObMan 和 DexYCB 基准测试中取得了比现有技术更显著的改进。

    Apr, 2023

  • A-SDF: 学习解耦有符号距离函数以表示关节形状

    该研究论文提出了一种使用关节的带符号距离函数来表示动态物体的连续重建方法，并实现了对动态物体建模的控制和动画。

    Apr, 2021

  • 神经几何细节层：使用隐式三维形状的实时渲染

    本篇研究提出了一种基于八叉树的特征体积的神经无人机距离函数模型，实现了高保真的 3D 形状实时渲染，且在多个方面表现出全球领先的复杂形状重建质量与渲染效率。

    Jan, 2021

  • 神经无符号距离场用于隐函数学习

    本论文提出了一种名为神经距离场（Neural Distance Fields）的神经网络模型，可用于预测稀疏点云的非闭合曲面的符号距离场，以重构有内部结构的物体的表面，并实现了面法线计算和渲染。

    Oct, 2020