multi-view reconstruction | BriefGPT

关键词multi-view reconstruction

搜索结果 - 21

多视图重建中通过体渲染学习拓扑统一的人脸网格
我们提出了一种面向多视角重建的具有一致拓扑的面网格的网格体渲染方法，通过将稀疏网格特征扩散到周围空间以模拟体渲染所需的辐射场，从而实现对网格几何和隐式外观特征的梯度反向传播，并展示了变形不变性的特性以实现网格编辑后的逼真渲染。
PDF3 months ago
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
PDF5 months ago
NoPose-NeuS：联合优化相机姿态与神经隐式表面的多视图重建
NoPose-NeuS 是一种将 NeuS 扩展到联合优化相机姿势、几何和颜色网络的神经隐式表面重建方法，通过将相机姿势编码为多层感知器 (MLP) 并引入多视图特征一致性和渲染深度损失，约束学习到的几何来获得更好的相机姿势和场景表面估计。
PDF6 months ago
AAAINeuSurf：基于表面先验的稀疏输入视图下的神经表面重建
利用表面先验信息实现稀疏视角下高保真度的重构，通过全局几何对齐和本地几何细化，优化粗糙形状和细节，实现的稀疏视角重构框架在稀疏视图下得到了显著提升。
PDF6 months ago
RANRAC：基于随机射线共识的稳健神经场景表示
RANRAC 是一个稳健的重建算法，用于处理被遮挡和分散的图像中的 3D 物体，支持光场网络的单拍重建，并适用于基于神经辐射场的真实世界图像的真实、稳健的多视角重建。
PDF7 months ago
Inpaint3D: 使用 2D 修复扩散生成 3D 场景内容
本文介绍了一种新颖的方法，通过将 2D 扩散模型提炼为学习的 3D 场景表示（例如 NeRF），对给定的有掩模的多视图图像进行 3D 区域修补。
PDF7 months ago
点引导的神经隐式表面重建：体积渲染
利用点引导机制实现精确和高效的多视图重建，通过优化神经投影模块和隐式表面表示，提高面向细节和光滑区域的高质量曲面重建，并且对噪声和稀疏数据具有很强的鲁棒性。
PDF9 months ago
ICCVSHOWMe：基于对象无关的手 - 物体三维重建的基准评估
介绍了一个数据集和方法，用于研究手 - 物体交互中的三维重建，通过精确的注册和多视角重建，实现了高精度和高细节的对象重建。
PDF9 months ago
FastMESH：基于六边形网格神经渲染的快速曲面重构
该论文提出了一种称为 FastMESH 的有效的基于网格的神经渲染方法，通过采用六边形网格模型以及基于粗到细的空间切割方案，可以在快速训练的同时，实现更好的重建和新视角合成效果。
PDFa year ago
Geo-Neus: 多视角重建的几何一致神经隐式曲面学习
该论文提出了一种几何一致的神经隐式表面多视图重建方法，该方法利用多视觉几何约束和稀疏几何结构信息，结合有符号距离函数优化，以获得高质量的表面重建结果。
PDF2 years ago
CVPRFvOR: 面向少视角物体重建的鲁棒联合形状与姿态优化
本文基于学习的方法提出一种多视角 3D 物体重建算法 FvOR，该算法利用神经网络模块快速、准确地估计 3D 几何和相机位姿。我们在 ShapeNet 上进行了大量测试，结果表明该方法不仅取得了最佳的重建效果，而且比目前最新的 IDR 算法
PDF2 years ago
ECCVKeypointNeRF：使用关键点相对空间编码广义图像体化人物
本文提出了一种新的人体建模方法，使用稀疏 3D 关键点编码相对空间 3D 信息，并在头部重建方面超过先前的最先进方法。同时也在人体重建方面性能可与参数化模型与时间特征聚合的先前工作相比拟，实验结果表明提出方法的高保真度建模指向了一个新的方向
PDF2 years ago
从图像中提取三角形 3D 模型、材质和照明
本文提出了一种简便的多视角图像观察下拓扑、材料和照明的联合优化方法，通过不同 iable rendering、基于坐标的网络紧凑地表示体积纹理，并在表面网格上直接进行梯度优化，最后介绍了一种环境光的差异化公式，证明了我们的模型可以用于场景编
PDF3 years ago
CVPR未知通用反射率纹理缺失光滑表面的多视角三维重建
本文提出了一种简单且实用的解决方案，在多视角重建中使用基于联合几何和光度约束的能量最小化，利用一个共置的摄像机 - 光线扫描仪设备来克服建立跨视觉对应的问题。我们的优化算法可以从随机初始化中稳健地全局最优地恢复形状和反射率。实验结果验证了我
PDF3 years ago
ECCV单图像深度预测使特征匹配更易
本论文提出了一种有效提取局部特征的方法，使用基于 CNN 的深度图像，对图像进行预处理和透视校正，以增强 SIFT 和 BRISK 特征的匹配，从而提高 3D 重新定位和多视角重建的鲁棒性。
PDF4 years ago
ECCV从互联网视频中获取动作捕捉
该研究提出了一种基于优化框架的方法，可以从互联网视频中共同分析人类动作，以替代传统单一视角的运动捕捉方法并提高精度。
PDF4 years ago
UCLID-Net: 物体空间中的单视角重建
本文提出了一种新的深度几何学习方法，通过构建保留欧几里得空间结构的三维潜在空间，可以提高网络在形状识别和重建上的性能，并且在 ShapeNet 和真实世界数据集上表现优于目前最先进的方法，并且能够自然而然地扩展到多视角重建。
PDF4 years ago
自监督实例适应的单目深度估计
本文介绍了一种新方法，可将任何现成的自我监督的单目深度重建系统扩展到在测试时使用多个图像。该方法利用自我监督来提高多个视图可用时深度重建的准确性，在 KITTI 基准测试中，我们的自我监督方法在常见的三种设置（单目、立体和单目 + 立体）下
PDF4 years ago
CVPR多视图立体重建的条件单视图形状生成
本文提出一种基于图像的形状生成新视角，采用基于深度学习方法的多个视角重建任务，引入了条件生成网络对单观察结果的不确定性进行建模，并使用不同 iable guidance 限制实现了多视角合成。实验结果表明，该方法在 3D 重建测试误差方面优
PDF5 years ago
深层特征集的强鲁棒性注意聚合在多视角三维重建中
本文提出一种新的前馈神经模板 ——AttSets，以及一个专门的 FASet 训练算法，用于多视图的 3D 重建。AttSets 模块是置换不变的，计算效率高且易于实现，而 FASet 算法使基于 AttSets 的网络非常稳健，并且在多个
PDF6 years ago