LISR：利用紧致支持径向基函数学习线性三维隐式曲面表示

Feb, 2024

LISR：利用紧致支持径向基函数学习线性三维隐式曲面表示

LISR: Learning Linear 3D Implicit Surface Representation Using Compactly Supported Radial Basis Functions

Atharva Pandey, Vishal Yadav, Rajendra Nagar, Santanu Chaudhury

TL;DR从部分和嘈杂的三维点云扫描中隐式三维表面重建是经典的几何处理和三维计算机视觉问题。本文提出了一种基于局部支持紧致径向基函数的线性隐式表面表示，并通过使用带标记距离场 (SDF) 数据进行监督学习，学习了物体的三维表面的线性隐式形状表示。所提出的方法在基准数据集上实现了更好的 Chamfer 距离和可比较的 F-score，并通过应用于三维形状完成任务展示了其有效性。

Abstract

Implicit 3d surface reconstruction of an object from its partial and noisy 3D point cloud scan is the classical geometry processing and 3D computer vision problem. In the literature, various 3D shape representations have been developed, differing in memory efficiency and shape retrieva

implicit surface 3d surface reconstruction radial basis functions neural network architecture chamfer distance

发现论文，激发创造

深度级集：用于三维形状推断的隐式表面表示

通过引入一种变分形状推理方法以及一种新的几何损失函数，我们提出了一种端到端的可训练模型，可以直接预测任意拓扑的隐式表面表示，并演示了该模型在 3D 表面预测任务中的准确性和灵活性。

Jan, 2019

基于深度隐式移动最小二乘函数的三维重构

本研究使用 IMLS 将点云转化为光滑曲面，进而结合深度神经网络进行图形生成，实现了从点云到光滑曲面再到形状生成的流程，实验表明该方法在重建质量和计算效率方面优于当前最先进的学习方法。

Mar, 2021

无需三维监督学习推断隐式曲面

本研究提出了一种基于射线场探测技术的隐式表面的学习方法，以及一种泛函约束方法，用于无需三维监督的三维形状推断。实验表明，在单视角基础上，使用我们的方法从图像中重建三维模型，无论是定量还是定性上都优于现有技术。

Nov, 2019

神经隐式曲面的球形引导训练

本文提出通过联合训练隐式函数和新的粗球面基础表面重构方法解决多视角三维重建中高频细节重建效率低下的问题，并将其应用到多种隐式表面建模方法的训练过程中，从而获得在合成数据和实际数据集上的统一改进。

Sep, 2022

3DIAS：使用隐式代数曲面进行三维形状重建

本论文中，我们提出了基于约束隐式代数曲面和深度神经网络的方法，以实现对高复杂度 3D 形状的更准确重建和分割，相较于现有单 RGB 图像 3D 形状重建技术，该方法表现出更强的表现力和性能，可无监督地进行学习。

Aug, 2021

三维形状重建和完成的特征空间中的隐式函数

本文提出了一种名为 IF-Nets 的新模型来解决从不同类型的三维输入中恢复和补全三维物体的问题，IF-Nets 可提取深度特征，保留输入数据中存在的细节，并可以重建活动的人体模型。实验证明 IF-Nets 在 ShapeNet 中的三维物体重建和人体重建方面明显优于以往的工作。

Mar, 2020

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

学习形状的隐式几何规则化

本文提出了一种从原始数据（即点云）中直接计算高保真度隐式神经表示的新范式，它鼓励神经网络在输入点云上消失并具有单位范数梯度的简单损失函数具有几何正则化特性，利用神经网络表示任务的表面形状的零水平集，避免不良零损失解，实验表明该方法与之前的方法相比具有更高的细节和保真度。

Feb, 2020

HISR：用于逼真的 3D 人体重建的混合隐式表面表示

我们提出了一种新的混合隐式表面表示方法来建模人体形状，该表示方法由两个表面层组成，用于表示穿着衣物的人体的不同区域，我们使用视觉线索自动分割不同区域，并学习重建两个有符号距离函数，我们在不透明区域上执行基于表面的渲染以保留高保真度的表面法线，并在半透明区域上执行体积渲染（例如头发），实验证明我们的方法在 3D 人体重建上取得了最先进的成果，并在其他物体上展示了有竞争力的表现。

Dec, 2023

NeuRBF：具有自适应径向基函数的神经场表示

我们提出了一种新型的神经场，使用了一般径向基函数进行信号表示。该方法相比于现有的神经场方法，能够更好地适应目标信号，提高径向基函数的通道能力，并且通过混合自适应的径向基函数和基于网格的径向基函数，继承了自适应性和插值平滑性，取得了比现有方法更高的精确度和紧凑性。在 2D 图像和 3D 有向距离场表示中的实验证明了我们方法的优越性，并且在神经辐射场重建方面，我们的方法实现了与现有方法相媲美的渲染质量，具有较小的模型大小和可比较的训练速度。

Sep, 2023