Building animatable 3d models is challenging due to the need for 3D scans,
laborious registration, and manual rigging, which are difficult to scale to
arbitrary categories. Recently, differentiable rendering prov
本文介绍了一种基于像素输入和 3D 刚性类别的输出的自动化流程，通过从现有物体检测数据集中学习可变形的 3D 模型并结合底层模块进行高频率形状细节恢复，实现了在单幅图像中获取真实场景下物体的三维表面重建，通过在最近引入的 PASCAL 3D + 数据集上的全面定量分析和消融研究展示了非常令人鼓舞的自动重建效果。
本篇论文旨在通过两种创新，基于从运动视角观察物体的方式，不需要手动注释，实现学习 3D 物体类别的传统方法。我们的系统基于两种创新：一种是具有鲁棒性的 Siamese 视点因子分解网络，可以对不同的视频进行对齐；另一种是可以从部分观测中提取对象的完整形状的 3D 形状完成网络。我们还演示了配置网络以执行概率预测和几何感知数据增强方案的好处。在公开可用的基准测试中，我们获得了最先进的结果。