May, 2023

FastMESH：基于六边形网格神经渲染的快速曲面重构

PDF
TL;DR该论文提出了一种称为 FastMESH 的有效的基于网格的神经渲染方法，通过采用六边形网格模型以及基于粗到细的空间切割方案，可以在快速训练的同时，实现更好的重建和新视角合成效果。
neural renderingmulti-view reconstructionmesh-based approachhexagonal mesh modelnovel view synthesis
发现论文，激发创造
  • HVOFusion: 使用混合体素八叉树进行增量网格重建

    这篇论文研究了增量场景重建，在提出的混合体素 - 八叉树方法中，利用了隐式表面和显式三角网格表示，以实现快速准确地重建具有逼真颜色的场景。

    Apr, 2024

  • 神经延迟着色的多视角网格重建

    提出了一种分析合成方法，用于快速多视角不透明物体的三维重建，通过将表面表示为三角形网格并围绕三角形光栅化和神经阴影构建可微分的渲染管道，优化三角形网格和神经着色器来重现多视图图像，并研究了着色器，发现它学习了可解释的外观表示。

    Dec, 2022

  • 多视图重建中通过体渲染学习拓扑统一的人脸网格

    我们提出了一种面向多视角重建的具有一致拓扑的面网格的网格体渲染方法，通过将稀疏网格特征扩散到周围空间以模拟体渲染所需的辐射场，从而实现对网格几何和隐式外观特征的梯度反向传播，并展示了变形不变性的特性以实现网格编辑后的逼真渲染。

    Apr, 2024

  • 神经隐式曲面的球形引导训练

    本文提出通过联合训练隐式函数和新的粗球面基础表面重构方法解决多视角三维重建中高频细节重建效率低下的问题，并将其应用到多种隐式表面建模方法的训练过程中，从而获得在合成数据和实际数据集上的统一改进。

    Sep, 2022

  • 基于神经动态网格的人类表现建模与渲染

    本文提出了一种综合的神经方法，用于从密集的多视角视频中重建、压缩和渲染人类表演。该方法桥接了传统的动画网格工作流和一类高效的神经技术，其中包括神经表面重构器和混合神经跟踪器，并实现了各种带宽设置下的从动态纹理到光图渲染的渲染方案，展示了其在各种网格应用和各种平台的逼真自由视点体验中的有效性。

    Sep, 2022

  • 使用排列哈密尔顿晶格的隐式曲面，实现快速多视角重建

    本文提出了一种包含哈希隐式表面表示的混合方法，通过使用转置矩阵晶格和正则化方案以优化这两个领域，旨在改善神经辐射密度场方法的表面几何恢复问题，并在多个数据集上评估效果。

    Nov, 2022

  • EvaSurf: 移动设备上高效视图感知的隐式纹理表面重建

    在移动设备上，我们提出了一种名为 EvaSurf 的高效视图感知隐式纹理重建方法，它使用表面模型和内嵌高保真隐式纹理，结合轻量级神经着色器，以实现在移动设备上的实时渲染，从而为计算机视觉中的三维重建应用领域提供了高质量和高效率的解决方案。

    Nov, 2023

  • 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

  • 混合神经渲染：自适应体积表面的高效神经渲染

    使用混合的神经辐射场（HybridNeRF）方法，将大多数对象作为表面渲染，同时以体积化的方式对挑战性区域进行建模，以提高视图合成的质量和实时性。

    Dec, 2023

  • Image2Mesh: 单张图像三维重建的学习框架

    本文提出了一种使用基于网格的表示来捕捉三维重构任务中的细粒度几何信息的学习框架，它使用自由形变和稀疏线性组合的紧凑网格表示来重建三维物体，相比之前的工作，我们不依赖于轮廓和标记来进行三维重建，并在合成和真实数据集上进行了很有前途的实验结果验证。

    Nov, 2017