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

Dec, 2020

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

Topology-Adaptive Mesh Deformation for Surface Evolution, Morphing, and Multi-View Reconstruction

Andrei Zaharescu, Edmond Boyer, Radu Horaud

TL;DR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。

Abstract

triangulated meshes have become ubiquitous discrete-surface representations. In this paper we address the problem of how to maintain the manifold properties of a surface while it undergoes strong deformations tha

triangulated meshes manifold properties self-intersection removal mesh evolution framework topological changes

发现论文，激发创造

基于拓扑修改网络的单 RGB 图像深度网格重建

该论文提出了一种基于深度学习的单视图网格重建框架，能够从单个 0 维模板网格生成具有复杂拓扑结构的高质量网格，其关键在于交替使用网格变形和拓扑修改两个网络。

Sep, 2019

学习可变形四面体网格用于 3D 重建

介绍 Deformable Tetrahedral Meshes (DefTet) 作为一种特殊的参数化，利用容积四面体网格用于重建问题，该方法可以同时达到高精度、容积、可学习神经架构，并且可以产生比替代容积方法小得多的网格大小的高保真重建。

Nov, 2020

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

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

高效的基于持续性拓扑优化的差同胚插值

通过使用差分同胚插值法，我们在点云的拓扑优化中克服了梯度稀疏性带来的优化困难，并展示了将拓扑优化应用于黑盒自编码器正则化的相关性及其对模型可解释性的提升。

May, 2024

网格去噪变换器

我们提出了一种名为 SurfaceFormer 的创新的基于 Transformer 的网格去噪框架，通过引入本地表面描述符以及双流结构和自注意力机制，实现了对网格噪声的有效去除。该方法在客观和主观评估中均超过了现有的最先进方法，标志着网格去噪领域的重要进展。

May, 2024

MeshDiffusion：基于评分的生成式 3D 网格建模

本文提出了一种基于可变四面体网格的扩散模型，用于生成具有细粒度几何细节的 3D 网格，以适用于自动场景生成和物理模拟等各种应用。

Mar, 2023

一种用于几何反渲染的拓扑导数理论

应用可微分曲面演化的理论框架，通过利用拓扑导数来实现离散拓扑变化，以对图像函数进行变分优化。通过导出拓扑导数与消失孔和相位引入与图像强度变化的关系，我们实现了形状扰动的可微变化方法，如孔或相位起源，从而解决了现有方法的局限性并改进了图像矢量化、基于文本提示的矢量图生成、单图形重建和多视角三维重建等应用。

Aug, 2023

拓扑感知的潜在扩散用于 3D 形状生成

我们介绍了一个新的生成模型，它将潜在扩散与持续同调相结合，以创建具有高多样性的 3D 形状，重点关注它们的拓扑特征。

Jan, 2024

3DTextureTransformer：对任意网格拓扑进行几何感知纹理生成

使用名为 3DTextureTransformer 的新颖框架，结合几何深度学习和 StyleGAN 类似的架构，能够在不改变原始高分辨率输入网格拓扑的情况下生成高质量的纹理。该架构在学习来自 3D 几何体和现实世界 2D 图像的情况下，与任意网格拓扑一起工作，取得了该类解决方案中的最新性能。

Mar, 2024