Oct, 2023

RayDF：多视角一致性的神经光线 - 曲面距离场

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TL;DR本文研究了连续三维形状表示的问题，提出了一种名为 RayDF 的新框架，包括简单的光线 - 表面距离场、新颖的双光线可见性分类器和多视图一致性优化模块，通过在三个公共数据集上的广泛评估，证明了该方法在合成和真实的三维场景中对三维表面点重建的显著性能，超越了现有的基于坐标和基于光线的基准，特别地，在渲染 800x800 深度图像时，与基于坐标的方法相比，我们的方法速度提高了 1000 倍，展示了其在三维形状表示中的优越性。
continuous 3d shape representationsray-based neural functionsmulti-view geometry consistencyray-surface distance fieldmulti-view consistency optimization
发现论文，激发创造
  • 基于射线的形状表示的概率定向距离场

    在现代计算机视觉中，3D 形状的最佳表示仍然是任务依赖的。本文介绍了一种新颖的神经形状表示 —— 有向距离场（DDFs），以及使用 DDFs 在多个应用领域的应用，包括单形状拟合、生成建模和单图像 3D 重建。DDFs 具有高效的可微分渲染能力，并能从单个像素的前向传递中获得深度以及从额外的反向传递中提取微分几何量（如表面法线），展现出了简单架构组件的强大性能。

    Apr, 2024

  • RaNeuS: 射线自适应神经表面重建

    应用可微辐射场重建图像中的细节、平衡渲染和几何重建两个目标以生成准确而详细的三维表面。

    Jun, 2024

  • 神经无符号距离场用于隐函数学习

    本论文提出了一种名为神经距离场（Neural Distance Fields）的神经网络模型，可用于预测稀疏点云的非闭合曲面的符号距离场，以重构有内部结构的物体的表面，并实现了面法线计算和渲染。

    Oct, 2020

  • 神经密度 - 距离场

    该论文提出了一种新的三维表示方法 Neural Density-Distance Field (NeDDF)，同时约束距离场和密度场，从而实现了稳健的初始化和高质量的配准，并在新视角合成方面达到了与 NeRF 相当的结果。

    Jul, 2022

  • 可微射线一致性的单视图重建多视图监督

    研究了 3D 形状和 2D 观察之间的一致性，并提出了一种可微分的公式，能够计算给定任意视角观察的 3D 形状的梯度；通过重新定义可微的 Ray 一致性（DRC）项，可以将视图一致性重新推导出来。这种公式可以结合不同类型的多视图观察，如前景掩模、深度、彩色图像、语义等，作为学习单视角 3D 预测的监督来使用，我们在控制性的实验中证明了我们技术的实用性。同时，我们还表明，这种方法可以改进从 PASCAL VOC 数据集中对物体进行单视图重建的现有技术。

    Apr, 2017

  • 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

  • 学习符号距离场进行多视角表面重建

    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

  • 使用射线模型导数的卷积神经辐射场方法进行新视角综合

    本研究提出了一种基于卷积神经辐射场的方法来解决现有方法中存在的问题，在新颖视角综合方面取得了显著的结果。

    Jul, 2023

  • 幕后之王：用密度场进行单视角重建

    该研究提出使用隐式密度场而非神经辐射场作为图像的几何场景表示，通过自监督训练神经网络能够在单个前向传递中预测该场景表示，并且可以在深度预测和新视角合成方面进行体积渲染。实验表明，该方法能够预测出输入图像中遮挡区域的有意义几何信息。

    Jan, 2023

  • 从航空影像进行深度监督的神经表面重建

    通过将深度先验与 Neural Radiance Fields（NeRFs）相结合，我们调查了 NeRFs 在航空图像块表示不同特征的能力，并将其与公开可用的航空图像基准数据集的结果进行了比较。

    Apr, 2024