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geometric fidelity
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基于神经有向距离场的结构光系统深度重建
我们介绍了一种新颖的基于神经隐式表示法的多帧结构光设置深度估计技术。通过自我监督的可微分渲染训练神经符号距离场（SDF）。与被动视觉不同，我们利用结构光系统中通过投影模式已知的辐射场，实现几何场的独立优化，确保固定设备定位下的收敛性和网络有
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2 months ago
CVPR
利用跨视图对应关系增强文本到三维的三维保真度
利用多视角扩散模型作为 3D 优化的先验条件，缓解了零样本文本到 3D 模型中的 3D 一致性问题，如 Janus 面问题或内容漂移问题。然而，输出的 3D 几何保真度仍然是一个未解决的问题；尽管渲染的 2D 视图是逼真的，但其底层几何可能
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3 months ago
Sherpa3D: 提升纯文本到高保真 3D 生成的粗糙 3D 先验
Sherpa3D 是一种新的文本到 3D 框架，可以同时实现高保真度、泛化能力和几何一致性，通过利用粗糙的 3D 先验信息设计一对引导策略，即几何保真度引导和 3D 一致性语义引导，从而使 2D 离散模型丰富了 3D 内容，产生多样且高质量
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7 months ago
基于梯度优化的柔性等值面提取
梯度优化网格、等值面表示、FlexiCubes、几何保真度、网格质量为主要关键词的研究论文的摘要。
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a year ago
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