Jun, 2022

HF-NeuS: 使用高频细节改进表面重建

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TL;DR本文提出了 HF-NeuS 方法，在神经渲染中改善了表面重构的质量，首先通过建立透明度函数与 SDF 的关系，将透明度作为变换后的 SDF 来建模，并采用粗到细的策略将 SDF 分解成基函数与偏移函数，最后设计了自适应优化策略，使得训练过程更加关注表面附近存在微小差错的区域，从而获得了比现有技术更好的表面重构质量。
neural renderingsurface reconstructionhigh-frequency detailssigned distance functionsadaptive optimization
发现论文，激发创造
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    Jun, 2021

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    Apr, 2023

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    Jun, 2022

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    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

  • RaNeuS: 射线自适应神经表面重建

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    Jun, 2024

  • NeUDF：利用体渲染学习神经无符号距离场

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    Apr, 2023

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    Sep, 2023

  • NeuS2: 多视角重建的神经隐式曲面快速学习

    提出了一种快速的神经表面重建方法，称为 NeuS2，通过将多分辨率哈希编码集成到神经表面表示中，实现了两个数量级的加速，并通过 CUDA 实现了整个算法。该方法不仅提高了表面重建的准确性，还能有效地解决神经表面表示的训练时间长的问题，特别是在动态场景下。

    Dec, 2022

  • 神经 RGB-D 表面重建

    该研究论文提出了一种基于截断有符号距离函数的 NeRF 框架的 3D 重建方法，结合 RGB-D 传感器和相机细化技术，得到高质量的空间重建结果。

    Apr, 2021

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    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