本文提出了一种新的 3D 表示方法，神经向量场（NVF），该方法充分利用了显式学习过程和隐式函数表示的强大表示能力，通过从查询向表面预测位移并使用矢量场对形状进行建模来打破分辨率和拓扑中的障碍，进而提出了一个基于矢量量化的形状代码本学习方法，最终实现了在不同的评价场景下优于最先进方法的结果，包括完整及非完整形状的构建、类别特定和类别不可知构建、类别未知构建和跨域构建。

Mar, 2023

本文提出 NeuralUDF 方法，通过体绘制从 2D 图像重建任意拓扑表面，使用无符号距离函数表示表面，成功实现复杂形态的非封闭形状高质量重建。

Nov, 2022

本文介绍了一种新的神经渲染框架，名为 nEudf，它可以仅通过多视图监督来重建具有任意拓扑结构的表面；多次实验结果表明，相对于已有的多视图表面重建方法，nEudf 在重建形状复杂、具有开放边界的物体时表现更卓越。

Apr, 2023

基于无符号正交距离场的新型神经隐式表示法可实现准确重构曲面点而无需插值误差。

Mar, 2024

该论文提出了一种新的三维表示方法 Neural Density-Distance Field (NeDDF)，同时约束距离场和密度场，从而实现了稳健的初始化和高质量的配准，并在新视角合成方面达到了与 NeRF 相当的结果。

Jul, 2022

利用局部形状函数学习无符号距离场（UDF）的神经框架 LoSF-UDF，从 3D 点云重建表面，无需针对具体形状进行训练，并且对于点云中的噪声和异常值表现出增强的鲁棒性。

Jul, 2024

本文提出了一种改进神经 UDF 学习的方法，通过集中学习表面边缘来提高神经 UDF 对原始 3D 表面的保真度，并提出了一种基于统计学方法的表面边缘检测技术。

May, 2024

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

本研究提出了一种从原始点云直接学习一致性感知无符号距离函数的新方法，以进行表面重建，同时引入了多边形化算法以直接从学习的 UDF 的梯度场中提取表面。实验结果表明，在合成和真实扫描数据的表面重建方面，该方法在广泛使用的基准测试中明显优于现有技术。

Oct, 2022

在现代计算机视觉中，3D 形状的最佳表示仍然是任务依赖的。本文介绍了一种新颖的神经形状表示 —— 有向距离场（DDFs），以及使用 DDFs 在多个应用领域的应用，包括单形状拟合、生成建模和单图像 3D 重建。DDFs 具有高效的可微分渲染能力，并能从单个像素的前向传递中获得深度以及从额外的反向传递中提取微分几何量（如表面法线），展现出了简单架构组件的强大性能。

Apr, 2024