Dec, 2023

MorpheuS: 从单目 RGB-D 视频中的神经动态 360° 表面重建

PDF
TL;DR实现从单目 RGB-D 视频中对可变形物体进行高保真度的 360° 表面重建的 Neural rendering 技术的研究。
neural renderingdynamic scene reconstructionmorpheus360-degree surface reconstructionrgb-d video
发现论文，激发创造
  • DynamicSurf: 基于可优化特征网格的动态神经 RGB-D 表面重建

    通过利用深度、表面法线和 RGB 损失来改善重建保真度和优化时间的缺乏多视图线索的非刚性表面的高保真度三维建模的无模型神经隐式表面重建方法 DynamicSurf。

    Nov, 2023

  • 单目 4D 面部头像动态神经辐射场重建

    使用动态神经辐射场模型重新构建并生成能够通过单目输入数据学习的场景表示，结合场景表示网络和低维可变形模型进行虚拟场景生成。

    Dec, 2020

  • BundleSDF：未知物体的 6 自由度神经跟踪和 3D 重建

    本研究提出了一种近实时的方法，可以从单目 RGBD 视频序列中对未知物体进行 6 自由度跟踪，并同时进行神经 3D 重建。该方法适用于任意刚体对象，即使视觉纹理基本不存在。该方法的关键在于同时学习神经对象场和姿态图优化过程，以稳健地累积信息以捕捉物体的几何和外观，而不需要其他信息和假设。本方法可以处理具有大的位姿变化，部分遮挡，无纹理表面和高光反射等挑战性序列，而且通过在 HO3D，YCBInEOAT 和 BEHAVE 数据集上的测试，证明本研究方法显著优于现有方法。

    Mar, 2023

  • 从单目视频中神经捕捉可动画 3D 人体

    本文提出了一种基于动态神经辐射场和网格参数化三维人体模型的新方法，通过映射表征人体在不同姿势和角度的变化特征，实现了高质量渲染。

    Aug, 2022

  • 场景理解的分解神经表示

    本研究提出了一种基于神经网络的场景表示方法，可以直接从 RGB-D 视频中学习物体级别的神经表示，并具有显式的对象运动编码和 / 或变形编码，该方法评估后表明具有高效性，可解释性和可编辑性。

    Apr, 2023

  • MonoNPHM：从单目视频中动态重建头部

    动态的 3D 头部重建，利用单目 RGB 视频进行 Monocular Neural Parametric Head Models (MonoNPHM) 的建模。

    Dec, 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

  • MoD-SLAM：无边界三维场景重建的单目稠密地图生成

    MoD-SLAM 是一种基于神经网络的单目稠密建图方法，通过使用单目深度估计来优化场景重建，并利用闭环检测来更新相机姿态，实现实时在无边界场景中进行全局姿态优化和三维重建。与以往神经网络建图方法相比，我们的方法更加稳健、可扩展和多功能，在大型无边界场景中表现出更卓越的建图性能。

    Feb, 2024

  • HeadRecon：基于单目视频的高保真三维头部重构

    从任意单眼视频中重建高保真 3D 头部模型的方法。设计了一个带有两个动态变形场的动态隐式神经网络，通过学习的有符号距离场在规范空间中建模头部几何形状，以提高重建精度和鲁棒性。与先进方法的大量消融研究和比较显示出我们提出的方法的有效性和鲁棒性。

    Dec, 2023

  • Total-Recon： 嵌入式视角合成的可变形场景重建

    本文提出了 Total-Recon 方法，用于从长时间单目 RGBD 视频中重建变形场景并进行自由视点合成，通过场景运动层次分解，实现了快速高效的实现，并最终超越以往的方法。

    Apr, 2023