CVPRMay, 2023

基于全局稀疏 - 局部稠密格点的快速单目场景重建

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TL;DR研究使用 “符号距离函数” 结合 “稀疏体素块网格” 等算法实现室内场景的平面重建，相较于常规算法在训练与渲染速度上有数量级的提升，同时保持与现有方法相当的精度。
indoor scene reconstructionneural field representationssigned distance functionsparse voxel block gridscontinuous random fields
发现论文，激发创造
  • 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

  • VoxGRAF: 基于稀疏体素网格的快速 3D 感知图像合成

    利用稀疏像素网格表示快速且三维一致地进行生成建模，通过融合渐进式生长、自由空间修剪和适当的正则化方法将单块的 MLPs 替换成三维卷积，实现对具有高视觉保真度的三维场景的高效渲染。

    Jun, 2022

  • 使用带引导的稀疏特征体积融合从单目视频中增量稠密重建

    本文提出了基于特征体积的实时密集重建方法，采用稀疏的深度特征体积来预测 TSDF 值，通过多视角图像聚合细节信息进行时序融合，实现了比以往更高分辨率和更完整细节的三维几何图形重建，其在室内和室外场景中都比现有的方法具有更好的实时重建性能。

    May, 2023

  • GaussianRoom: 利用 SDF 导引和单目线索改进的 3D 高斯点雨法用于室内场景重建

    通过将神经有向距离场（SDF）与三维高斯光斑（3DGS）相结合，我们提出了一个统一的优化框架，用于在室内场景中进行高质量的重建和实时速度的渲染。

    May, 2024

  • MonoSelfRecon: 从单目 RGB 视角纯自监督显性可推广的室内场景 3D 重建

    通过自我监督的方法，基于体素有符号距离函数（voxel-SDF）实现了对室内场景的单目 RGB 视图下的 3D 网格重构，并且在实验中表现出与全监督模型和自监督室内深度估计模型相当的水平。

    Apr, 2024

  • 神经稀疏体素场

    本文介绍了一种新的神经场景表示方法 NSVF，它定义了一组体素界限的隐式场，通过稀疏体素八叉树组织，从一组姿态的 RGB 图像中逐步学习底层体素结构，并通过跳过不包含任何相关场景内容的体素来加速渲染新视角，可轻松应用于场景编辑和场景组合。

    Jul, 2020

  • 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

  • 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

  • NeuralRecon：单目视频实时一致性三维重建

    本文介绍了名为 NeuralRecon 的新型框架，可实时从单目视频中重建 3D 场景。该系统采用基于学习的 TSDF 融合模块，通过神经网络直接逐个重建局部表面，从而捕捉局部平滑性先验和全局形状先验，实现高精度，连贯和实时的表面重建。实验结果表明，该系统在准确性和速度方面均优于现有的方法。这是首个能够在实时情况下重建连贯稠密 3D 几何模型的基于学习的系统。

    Apr, 2021

  • HI-SLAM：单目实时稠密建图与混合隐式场

    基于神经场的实时单目建图框架与密集 SLAM 相结合，利用多分辨率网格编码和有符号距离函数表征进行神经场的高效构建，并通过环路闭合和深度先验进行全局一致性和精度增强，从而优于现有方法，在保持实时性能的同时提高了准确度和地图完整性。

    Oct, 2023