May, 2020

ManifoldPlus：一种鲁棒且可扩展的三角形网格闭曲面生成方法

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TL;DRManifoldPlus 是一种用于将三角网转换为无漏洞流形的可靠且可扩展的方法，它采用了一种基于投影的优化方法来精确地恢复类似于参考网格的无漏洞流形，并以 ModelNet10 和 AccuCity 数据集为例来验证其性能。
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发现论文，激发创造
  • 适用于 ShapeNet 模型的稳健无漏孔面生成方法

    本文介绍了一种稳健的算法，用于生成各种 ShapeNet 模型的 2 流形。通过使用八叉树来表示原始网格，构建曲面并将顶点投影回原始网格，以实现高精度。

    Feb, 2018

  • NeuManifold：具高效和高品质绘制支持的神经水密流形重建

    本文介绍了一种从多视角输入图像生成高质量的水密流形网格的方法，该方法将神经体分布的几何初始化与可微分光栅化器进一步优化的不同优点结合起来，证明了该方法可以最大程度地准确重建网格并与现有的图形管道兼容，实现了类似模拟的 3D 应用。

    May, 2023

  • 基于 Delaunay 三角剖分和网格扫描的流形网格自动三维重建

    本文提出了一种从图像中自动进行三维重建的递增式初始化流形表面的新方法，通过结构从运动提取三维点，迭代执行现有流形重建步骤和新的网格扫描算法，以改进流形重建的分辨率和精度，从而提高多视图立体技术的收敛效果。

    Apr, 2016

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    我们提出了一种新颖的表示方法，可以在演员的动态面部表现中实现高质量的体渲染，同时具有较小的计算和内存占用，能够以最佳的质量和效率进行权衡。我们的方法利用了神经渲染的最新进展，在模型体积效果时通过学习离散辐射流形进行场景稀疏采样。我们通过学习单个流形集对整个动态序列进行了高效建模，并通过时态规范纹理隐式建模外貌变化。我们导出了一个与传统图形渲染器兼容的单层网格和视角无关的 RGBA 纹理视频，通过在游戏引擎中渲染真实演员的动态面部捕捉，实现与最先进的神经渲染技术相媲美的逼真度，同时具备之前无法达到的帧率。

    Apr, 2024

  • 可微分的曲面三角剖分

    提出了可微分的表面三角形网格化算法，基于加权德劳内三角形的软松弛，并通过优化顶点和边界约束来拟合目标曲面，成功地解决了现有网格处理和优化技术在连续体上的局限性。

    Sep, 2021

  • 适应拓扑结构的网格变形算法在表面演变、变形和多视图重建中的应用

    介绍了一种新的自我交叉消除算法 TransforMesh 和基于此算法的网格演化框架，可以处理高度变形的网格表面同时保持其流形性质，解决了传统方法中自交和拓扑变化等问题。

    Dec, 2020

  • 神经网格流：通过微分流生成三维流形网格

    提出了基于神经元流形流 (Neural Mesh Flow) 的方法来生成具有二次曲面流形的三维网格模型，具有较高的几何精度和更好的适用性于基于物理的渲染和模拟。

    Jul, 2020

  • 高维点云数据的多流形散射变换

    本文介绍了一种用于处理定义在黎曼流形上的数据的深度特征提取器 —— 旋转不变散射变换，并提出了一些基于扩散映射理论的实用方案，可以在自然系统中应用于点云数据上进行信号分类和流形分类任务。

    Jun, 2022

  • 鬼于外壳：一种对一般三维形状进行表达的富有表现力的方式

    创建逼真的虚拟世界需要对广泛对象的三维表面几何进行准确建模，我们提出了一种名为 G-Shell 的新表示方法，通过定义一个流形符号距离场在完全密封的模板上对开放表面进行参数化，实现了多视图图像重建和非完全密封网格的生成建模。

    Oct, 2023

  • 流形滤波融合网络

    我们介绍了一类大型流形神经网络（MNNs），称为 Manifold Filter-Combine Networks。我们研究了此类神经网络的实现方法，并提供收敛条件以及收敛速度的改进。

    Jul, 2023