Mar, 2020

通过解离几何和外观来进行多视图神经表面重建

TL;DR本文介绍一种神经网络架构,通过联合学习未知几何形状、相机参数和神经渲染器,能够高质量、高精度、高细节地实现多角度3D表面重建。该方法通过零级集的神经网络表示几何形状,并采用基于渲染方程的神经渲染器来预测表面上的光的反射情况,具有广泛的光照和材质建模能力。