Jun, 2023

无需针对每个形状优化，45 秒内将任意单张图像转换为 3D 网格

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TL;DR该研究提出了一种新的方法，使用单个图像进行 3D 重建，生成了一个完整的 360 度 3D 纹理网格，改进于现有方法，具有更好的几何形状和一致性。
single image 3d reconstruction360-degree 3d textured meshneural radiance fieldview-conditioned 2d diffusion modelsdf-based generalizable neural surface reconstruction
发现论文，激发创造
  • One-2-3-45++：一键快速生成 3D 物体的单张图片与一致性多视图生成和 3D 扩散

    这篇论文提出了一种创新的方法 One-2-3-45++，可以在大约一分钟内将单张图像转化为详细的 3D 纹理网格，通过利用二维扩散模型的知识和有限的三维数据的先验信息，该方法能够快速生成高质量、多样化且与原始输入图像紧密相似的 3D 模型。

    Nov, 2023

  • RealFusion: 从单张图像中重建任意物体的 360° 重建

    本文提出了一种基于神经辐射场的方法，通过使用已有的条件图像生成器引导其 “创造” 目标物体的新视图，通过 DreamFields 和 DreamFusion 的启发，将给定的输入视图、条件先验和其他正则化参数融合在一起，从而解决了从单张图像进行 360° 拍摄的问题，并在单眼 3D 建模重建中达到了最先进的效果。

    Feb, 2023

  • Unique3D：基于单张图片的高质量高效 3D 网格生成

    我们介绍了 Unique3D，这是一种新颖的图像到 3D 框架，能够高效生成高质量的 3D 网格，具有最先进的生成质量和强大的泛化能力。我们的 Unique3D 在几何和纹理细节方面显著优于其他图像到 3D 基准。

    May, 2024

  • 高保真度的单视角 3D 场景重建

    从单视图图像重建详细的 3D 场景仍然是一项具有挑战性的任务，我们提出了一种新颖的框架，用于从单视图图像中同时高保真地恢复物体形状和纹理。我们的方法利用了提出的单视图神经隐式形状和辐射场 (SSR) 表示，利用显式的 3D 形状监督和颜色、深度和表面法线图的体素渲染，克服了部分观测下形状和外观的模糊性，同时支持从新视点渲染图像。除了个体物体，我们的方法还支持将物体水平的表示组合成灵活的场景表示，从而实现了整体场景理解和 3D 场景编辑等应用。我们进行了大量实验证实了我们方法的有效性。

    Nov, 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

  • 2L3: 将不完美生成的 2D 图像提升到精确的 3D

    通过利用内在分解指导、瞬态 - 单模先验指导和视图增强来解决光照不一致、几何不对齐和视图稀疏等问题，我们提出了一种新的 3D 重构框架，该框架能够将多视图图像生成与神经网络基于体积有符号距离函数的单一图像到 3D 对象重建相结合。在各种数据集上评估我们的方法，并在定量和定性评估中展示了其卓越性能，从而在 3D 物体重建方面取得了显著的进展。与最新的最先进方法 Syncdreamer 相比，我们将 Chamfer 距离误差降低了约 36％，将 PSNR 提高了约 30％。

    Jan, 2024

  • OneTo3D: 一张图像转为可重新编辑的动态 3D 模型与视频生成

    使用一张单独图片生成可编辑的 3D 模型和目标语义连续时间无限制的 3D 视频的方法和理论研究。

    May, 2024

  • Front2Back: 基于前后预测的单视角 3D 形状重建

    利用三维表面几何约束以及反射对称性，从单个二维图像中恢复三维网格，相对于现有的 2D 和 2.5D 数据的三维重建方法，实现了更好的细节保留和性能表现。

    Dec, 2019

  • 利用自监督形状与姿态网络从图像集合转换为点云

    提出了一种深度学习技术，用于从单个图像进行三维物体重建。与以往的方法不同的是，该方法使用只有单一视角的图像进行训练，并具有自我监督学习能力，可实现与使用更多监督信息的方法相媲美的性能。该方法还可以进行测试时间优化。

    May, 2020

  • 通过形状、姿态和着色的生成建模学习单张图片的三维重建

    该研究提出了一种新的框架，可以在只有 2D 图像且每个实例只有一个视角的情况下，从单张图像中进行特定类别的三维重建和新形状的生成，并支持较弱的监督。采用网格作为输出表达方式，利用光照参数和明暗信息进行训练，支持对洼地的物体类别进行学习。通过五项应用评估，发现该方法的性能表现优于现有的一些方法。

    Jan, 2019