本研究使用光流、姿态估计和深度估计网络，实现了相对摄像机位姿和深度图的两视角结构运动重建，表现明显优于现有的同类方法。

Apr, 2021

我们提出了一种新的深度管道 VGGSfM，其中每个组件都是完全可微的，因此可以进行端到端的训练，通过引入新的机制和简化，我们在三个流行的数据集 CO3D，IMC Phototourism 和 ETH3D 上实现了最先进的性能。

Dec, 2023

本文提出一种基于卷积神经网络和多视图图像的 3D 人脸重建方法，使用自监督的视角对齐损失来减少视图之间对齐误差，并使用光流法预测 3D 形状，实现更好的 3D 重建结果。

Apr, 2019

通过结合多视角全景图像、鲁棒的相机位姿估计、先进的图像处理以及点云密度化、网格重建和纹理生成等技术，本论文提出了一个增强型的多视角立体重建框架，显著提高了传统方法的准确性和精度，在处理遮挡和视角变化的复杂场景重建方面表现出了优异的计算效率和鲁棒性，对于实时处理和可扩展性要求高的情况，可以与当前最先进的神经隐式场方法相竞争甚至超越。

Jun, 2024

本文主要介绍计算机视觉中的结构从运动问题，包括相机运动估计和三维结构恢复等关键技术，以及相关应用，如同时定位和地图构建（SLAM），特征提取和匹配等。

Jan, 2017

本文提出了一种新的人体姿势变形建模方法，并设计了一种基于扩散的运动先验。通过非刚性运动结构重建 3D 人体骨骼的任务分为估计 3D 参考骨架和逐帧骨架变形。同时使用混合时空 NRSfMformer 从 2D 观察序列中估计每一帧的 3D 参考骨架和骨架变形，并将它们相加得到每一帧的姿势。最后，使用基于扩散模型的损失项确保管道学习正确的先验运动知识。最终，在主流数据集上评估了提出的方法，并获得了优于现有技术的结果。

Aug, 2023

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

利用多帧视频自我监督训练深度网络，学习面部身份模型并同时重建 3D 面部，采用新的多帧一致性损失函数使得 consistent shape 和 appearance 尽量减小深度不确定性，从而实现单目和多帧重建。

Dec, 2018

本文提出了一种新型架构来在数十秒内恢复极其详细的 3D 人脸，通过在多视图图像中拟合一个 3D 可塑模型，提取并聚合多个图像的特征，学习一种用于回归匹配成本的隐式函数。与先前的学习方法相比，在 FaceScape 数据集上准确性更高。

Jan, 2022

利用子空间聚类的方法，本文首次提出了一个针对多体非刚性 SFM 的有效框架，能够同时将每个 3D 轨迹重建和分段到其各自的低维子空间中，并通过对合成和真实数据序列进行广泛实验验证其功效，明显优于其他替代方法。

Jul, 2016