May, 2022

Geo-Neus: 多视角重建的几何一致神经隐式曲面学习

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TL;DR该论文提出了一种几何一致的神经隐式表面多视图重建方法，该方法利用多视觉几何约束和稀疏几何结构信息，结合有符号距离函数优化，以获得高质量的表面重建结果。
neural implicit surfaces learningmulti-view reconstructiongeometry-consistentsigned distance functionstructure from motion
发现论文，激发创造
  • 基于体渲染学习神经隐式曲面的多视角重建

    该研究提出了一种新颖的神经表面重建方法 NeuS，将表面表示为带符号距离函数的零水平集，并开发了一种新的体积渲染方法来训练神经 SDF 表示，自主进行高保真度的物体和场景三维重建。

    Jun, 2021

  • GenS：多视角图像的通用神经表面重建

    我们提出了 GenS，一个端到端的通用神经表面重建模型，可以通过结合有符号距离函数（SDF）和可微体渲染，将多视图图像无需 3D 监督进行表面重建。与现有解决方案相比，我们的表示更强大，能够恢复高频细节并同时保持全局平滑性。同时，我们引入多尺度特征度量一致性，以在更具区分性的多尺度特征空间中施加多视图一致性，从而抵抗光度一致性的失效。我们还设计了一种视角对比损失，通过将密集输入中的几何先验精炼到稀疏输入中，强制模型对少视角覆盖的区域具有鲁棒性。在流行的基准测试上进行的大量实验证明，我们的模型能够很好地推广到新场景，并且胜过现有的最先进方法，即使那些使用地面真实深度监督的方法。

    Jun, 2024

  • SC-NeuS：从稀疏和嘈杂视角进行一致的神经表面重建

    本文提出了一种名为 SC-NeuS 的联合学习策略，该策略利用多视角约束从稀疏视图中恢复连续表面重建，并获得了比现有的神经表面重建方法更好的重建结果。

    Jul, 2023

  • 神经隐式表面的体绘制

    该论文旨在提高神经体积渲染中几何表示和重建的质量，通过将体积密度定义为拉普拉斯累积分布函数作为有符号距离函数的表示，实现了形状和外观的有效无监督解缠，并在具有多视图的数据集中获得了高质量的几何重建结果。

    Jun, 2021

  • 点引导的神经隐式表面重建：体积渲染

    利用点引导机制实现精确和高效的多视图重建，通过优化神经投影模块和隐式表面表示，提高面向细节和光滑区域的高质量曲面重建，并且对噪声和稀疏数据具有很强的鲁棒性。

    Oct, 2023

  • SparseNeuS: 基於稀疏視角的快速通用神經表面重建

    SparseNeuS 是一种基于神经渲染的表面重建方法，采用有符号距离函数（SDF）作为表面表示，通过几何编码体引入图像特征的通用先验知识进行预测，在利用稀疏视图进行高质量重建时采用了多级几何推理框架、多尺度颜色融合方案和一致性感知微调。实验证明了该方法在速度、泛化性能和灵活性方面均表现出优越性。

    Jun, 2022

  • 学习符号距离场进行多视角表面重建

    本研究提出了一种基于神经隐式表达并结合立体匹配和特征保持的新型表面重建框架，使用有符号距离场和表面光场直接表示场景几何及外观，并通过优化多视角特征一致性和渲染图像的保真度来精细化表示几何形状，提高了复杂场景拓扑的重建鲁棒性，实验结果表明相较于现有最优方法，本方法在无需输入蒙版的广阔场景网格重建上具有更佳的表现。

    Aug, 2021

  • 无 3D 监督的多视角图像神经三维场景重建

    本文提出了一种新的神经重建方法，使用可访问的 2D 图像作为监督来进行 3D 场景重建，其中通过引入二进制带注符号距离函数、色彩场和概率场等方法实现了场景的重建，并引入了几何和平面约束以实现对场景复杂几何区域和低纹理区域的重建。

    Jun, 2023

  • GSDF：3DGS 引入 SDF 以提升渲染与重构

    提出了一种新的双分支结构 GSDF，它将 3D 高斯喷洒（3DGS）表示法的灵活和高效与神经符号距离场（SDF）相结合，通过相互指导和联合监督来缓解它们的局限性，并在各种场景上展示了我们的设计能够更准确、更详细地重建表面，并同时使 3DGS 渲染受益于与底层几何更加一致的结构。

    Mar, 2024

  • 神经几何细节层：使用隐式三维形状的实时渲染

    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