Jun, 2024

MV2Cyl: 多视角图像重建三维挤压圆柱体

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TL;DR利用多视角图像，我们提出了一种名为 MV2Cyl 的新方法，用于从 2D 多视角图像中重建 3D 物体，不仅作为一个场或原始几何形状，而是作为一种草图提取的 CAD 模型。
mv2cyl3d reconstructionsketch-extrude cad model2d convolutional neural networksmulti-view images
发现论文，激发创造
  • Point2Cyl：从点云中逆向工程三维物体为挤压圆柱体

    使用 Point2Cyl 算法，通过神经网络将原始三维点云转化为一组挤压圆柱，从而实现了对三维数据的反向工程和 CAD 模型的制作及编辑。

    Dec, 2021

  • 多视卷积网络通过简笔画实现三维形状重建

    一种从 2D 线描图中重建三维形状的方法，采用深度编码器 - 解码器网络将线描图转换为点云，通过多视角深度图和法线图的融合优化得到点云，在维持拓补和形状结构的同时比容积网络具有更高的重建精度和输出表面分辨率。

    Jul, 2017

  • 从单张图像进行彩色 3D 重建

    本文提出了一种通过一个可视化的二维图像还原立体物体的彩色与形状的方法，该方法为 an end-to-end trainable framework，能够同时处理 shape recovery 和 surface color recovery 问题，并利用一种叫做 Mean Squared False Cross-Entropy Loss 的新方法来处理原有模型表象的稀疏性问题。

    Apr, 2018

  • 2L3: 将不完美生成的 2D 图像提升到精确的 3D

    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

  • 基于体素数据的三维网格模型生成

    本研究介绍了一种新的体系结构，可实现直接从三维图像体积转换为三维表面，无需后处理并具有比当前方法更好的准确性，证明其优于最先进的分割方法。

    Dec, 2019

  • 多视角深度体积预测的三维速写

    我们提出了一种数据驱动方法，利用卷积神经网络 (CNN) 从一个或多个涂鸦中学习重建 3D 形状，为用户提供最初的 3D 重建并可以通过应用更新器 CNN 来迭代更新和融合多视角信息，从而实现自由的位图创作和多视角草图建模之间的连续转换。

    Jul, 2017

  • 从多视角图像曲线到 3D 绘图

    该论文提出了一种将 2D 图像曲线组合成 3D 曲线集合，构建具有拓扑连接性的 3D 图形的方法，以实现对 3D 场景的结构化表示和重建。

    Sep, 2016

  • 点画法 3D 表面重建

    本文的研究目的是从单个图像中推断出物体的三维形状，为了实现这一目标，本文使用雕塑作为实验数据集，并基于多视角几何（MVG）的成功经验，提出了一种新的损失函数，利用图像与图像之间的对应关系训练深度网络，完成端到端的单张图像深度估计任务。同时，为了自动地生成大规模的多视图对应数据集，本文提出了一种数据处理方法。在多种雕塑的数据集上的实验表明，本方法可以从单张图像中推断出新物体的三维形状，并且在测试时可以泛化到新的领域（如合成图像）中。

    Sep, 2018

  • 自动反向工程：从多视图图像创建计算机辅助设计 (CAD) 模型

    计算机辅助设计（CAD）模型生成是一项重要任务，提出了一种利用卷积神经网络、多视角池化和基于转换器的 CAD 序列生成器的网络架构，通过大量的模拟输入图片进行训练和优化，成功地从测试图像数据重建有效的 CAD 模型，并表明该网络的一些能力可以迁移到实际照片领域，然而目前可行的模型复杂度仍然受限于基本形状。

    Sep, 2023

  • MVD$^2$: 多视角扩散的高效多视角三维重建

    MVD$^2$ 是一种有效的三维重建方法，通过聚合图像特征并将其解码成三维网格，改善了多视角扩散生成图像的三维生成质量，且在不同的多视角扩散方法下具有快速和稳健的性能。

    Feb, 2024