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

该论文提出了一种名为 SDF-SRN 的方法，通过 2D 轮廓学习无需多视图注释的隐式三维形状表示，实现了单视图训练，并在合成和真实世界数据集上优于当前技术水平的基于单视图监督的方法。

Oct, 2020

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。

May, 2023

我们提出了 GenS，一个端到端的通用神经表面重建模型，可以通过结合有符号距离函数（SDF）和可微体渲染，将多视图图像无需 3D 监督进行表面重建。与现有解决方案相比，我们的表示更强大，能够恢复高频细节并同时保持全局平滑性。同时，我们引入多尺度特征度量一致性，以在更具区分性的多尺度特征空间中施加多视图一致性，从而抵抗光度一致性的失效。我们还设计了一种视角对比损失，通过将密集输入中的几何先验精炼到稀疏输入中，强制模型对少视角覆盖的区域具有鲁棒性。在流行的基准测试上进行的大量实验证明，我们的模型能够很好地推广到新场景，并且胜过现有的最先进方法，即使那些使用地面真实深度监督的方法。

Jun, 2024

本研究提出了一种基于神经隐式表达并结合立体匹配和特征保持的新型表面重建框架，使用有符号距离场和表面光场直接表示场景几何及外观，并通过优化多视角特征一致性和渲染图像的保真度来精细化表示几何形状，提高了复杂场景拓扑的重建鲁棒性，实验结果表明相较于现有最优方法，本方法在无需输入蒙版的广阔场景网格重建上具有更佳的表现。

Aug, 2021

提出了一种端到端的三维重建方法，通过直接回归截断带符号距离函数（TSDF）从一组姿势 RGB 图像中实现。使用 2D CNN 独立地提取每个图像的特征，然后通过相机内参和外参进行反投影和累积到体素体积中。此外，通过该方法获取到了三维模型的语义分割。该方法在 Scannet 数据集上得到了评估，既在量化指标上，也在视觉效果上都超过了国际领先的基准结果。

Mar, 2020

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

通过多视角深度估计方法实现了精确简易的三维重建，在 ScanNet 和 7-Scenes 等数据集上的效果已经超过目前最先进的深度估计算法。

Aug, 2022

该论文提出了一种几何一致的神经隐式表面多视图重建方法，该方法利用多视觉几何约束和稀疏几何结构信息，结合有符号距离函数优化，以获得高质量的表面重建结果。

May, 2022

本论文提出一种基于内隐神经表示的重建方法，将平面约束融合到多视角立体方法的深度图估计中，并在 2D 语义分割网络预测的墙和地面区域采用平面约束来规范几何形状。该方法在 ScanNet 数据集上的实验表明，与以前的方法相比，在 3D 重建质量方面表现出更好的性能。

May, 2022