CVPRApr, 2019

多视图立体重建的条件单视图形状生成

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TL;DR本文提出一种基于图像的形状生成新视角，采用基于深度学习方法的多个视角重建任务，引入了条件生成网络对单观察结果的不确定性进行建模，并使用不同 iable guidance 限制实现了多视角合成。实验结果表明，该方法在 3D 重建测试误差方面优于最先进的方法，证明了其在真实数据上的泛化能力。
deep learningshape generationmulti-view reconstructiongenerative networkuncertainty modeling
发现论文，激发创造
  • 学习形状先验用于单视图 3D 补全和重建

    本文提出 ShapeHD，将深度生成模型与马赛克技术相结合，解决了单视角 3D 形状补全和重建的两个层面的问题，并在多个真实数据集上取得了比现有技术领先很多的表现。

    Sep, 2018

  • 2D GANs 遇见无监督单视角 3D 重建

    提出了一种新的基于图像的神经隐式场方法，该方法利用基于 GAN 生成的多视图图像的 2D 监督，并通过不确定性模块来提高重构性能，从而实现了泛化物体的单视角 3D 重构。

    Jul, 2022

  • Front2Back: 基于前后预测的单视角 3D 形状重建

    利用三维表面几何约束以及反射对称性，从单个二维图像中恢复三维网格，相对于现有的 2D 和 2.5D 数据的三维重建方法，实现了更好的细节保留和性能表现。

    Dec, 2019

  • 使用深度形状先验和轮廓的单视图物体形状重建

    本文提出了一种在线优化的网络结构，通过避免依赖于深层神经网络的初始化，使用了概率形状先验指导深层特征以及图像线索，实现了从单个图像中重建三维形状，且相较于现有最先进方法，得到了可比较的结果。

    Nov, 2018

  • 单张图像的三维物体重建点集生成网络

    使用深度神经网络从单一图像中重建 3D 点云坐标，设计了面对真实世界几何转换不变性和地面真实性模糊的问题的新型方法，包括条件形状采样器，能够预测多个可能的 3D 点云。在实验中表现优异，不仅在单图像 based 3D 重建基准测试中胜过现有技术，也在形状补全方面表现出强大性能，有望在多个可能性预测方面表现出色。

    Dec, 2016

  • 单视图三维重建的视角先验学习

    该研究提出了一种训练鉴别器和重构器的方法，在重构器中使用先验知识来纠正未被观察到的视角，以便从任意视角重新构建形状。与目前最先进的方法相比，实验结果表明该方法在合成和自然图像数据集上表现更好。

    Nov, 2018

  • 通过形状、姿态和着色的生成建模学习单张图片的三维重建

    该研究提出了一种新的框架，可以在只有 2D 图像且每个实例只有一个视角的情况下，从单张图像中进行特定类别的三维重建和新形状的生成，并支持较弱的监督。采用网格作为输出表达方式，利用光照参数和明暗信息进行训练，支持对洼地的物体类别进行学习。通过五项应用评估，发现该方法的性能表现优于现有的一些方法。

    Jan, 2019

  • 用于学习类别特定形状重建的多视图聚合

    本文研究了从未观察到的物体实例的可变数量的 RGB 视图学习特定类别的 3D 形状重建问题，并提出了一种可以估计密集 3D 形状并在多个和不同数量的输入视图上聚合形状的方法。

    Jul, 2019

  • 基于多视角一致性的形状和姿态预测学习的监督信号

    该篇论文提出一种无需直接监督的学习单视角形状和姿态预测的框架，通过利用未知姿态的多视角观察信号进行训练，并在训练中在同一实例的两个视图之间强制实施几何一致性来独立预测形状和姿态，从而学习在新出现的标准框架中预测形状和相应的姿态预测器。在使用 ShapeNet 数据集时，取得了与先前依赖更强监督形式的技术相当的鼓舞人心的竞争成绩。此外，还展示了该框架在现实环境中的适用性，该环境超出了现有技术范畴：使用由在线产品图像组成的训练数据集，在这些数据集内，底层的形状和姿态是未知的。

    Jan, 2018

  • Pixel2Mesh++: 多视角下基于变形的 3D 网格生成

    使用图卷积网络从多角度图像中预测一系列形状变形，以进一步提高 3D 网格表征的形状质量，从而获得高精确度、高可靠性且具有普适性的 3D 模型。

    Aug, 2019