neural implicit surface reconstruction | BriefGPT

关键词neural implicit surface reconstruction

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CVPR总体分解：最小交互下的三维场景重建
该研究论文提出了一种名为 Total-Decom 的方法，使用少量人工干预实现了 3D 场景的精确重建和实时控制，通过结合 Segment Anything Model (SAM)、混合隐式 - 显式神经表面表示和基于网格的区域生长技术实现
PDF3 months ago
PSDF: 基于先验的神经隐式表面学习用于多视图重建
使用预训练的 MVS 网络和 NISR 模型中的内在几何先验，在复杂的实际场景中实现高质量的神经隐式表面学习和精细重建，并提出可见性感知的几何一致性约束和基于外部几何先验的深度先验辅助采样，以及内部先验引导的重要渲染，以改进神经隐式表面重建
PDF5 months ago
多视角神经网络原子力显微学三维重建
通过使用多视图神经网络的原子力显微镜（MVN-AFM），该研究旨在准确重建复杂的微纳米结构表面模型，消除原子力显微镜图像中的伪影，并且通过神经隐式表面重构技术在纳米技术领域取得了显著改进，成为一种经济高效的微纳米三维分析工具。
PDF5 months ago
NeuSG: 基于神经网络的隐式表面重建与 3D 高斯喷点引导
神经隐式表面重建方法通过引导来自三维高斯化簇粘附的点云，结合来自神经隐式模型的表面预测精炼来提高细节的重建效果。
PDF7 months ago
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。
PDF8 months ago
LightNeuS：内窥镜中基于光照衰减的神经表面重建
我们提出了一种新的方法来从单眼内窥镜获取的图像序列中进行三维重建。该方法基于两个关键观点：内腔是密封的，可以通过使用符号距离函数来建模；场景照明是变化的，来自内窥镜的光源并随着到表面的距离的平方反比而衰减。通过修改 NeuS 架构以考虑亮度
PDF10 months ago
ICCVObjectSDF++: 改进的对象组合神经隐式曲面
本研究提出了 ObjectSDF++ 框架，通过利用神经隐式表面重建方法和新的渲染公式，改善多视角 3D 重建中对个体目标的建模和场景重构的质量。
PDFa year ago
CVPR使用可微分渲染技术，通过移动设备获取带纹理物体的网格模型
本研究提出了一种新的流程来使用一部智能手机获取真实世界中带纹理的网格模型，使用 RGBD 辅助构建方法生成过滤的深度图和精确的相机姿势，核心技术采用神经隐式表达重建算法以及不同 iable 的渲染方法生成更加接近真实场景的纹理，并验证了该方
PDFa year ago
MonoSDF: 探索单目几何线索用于神经隐式曲面重建
通过 monocular geometry prediction 预测的深度和法向量提示显着提高神经隐式表面重建的质量和优化时间，特别是在大规模复杂场景下，独立于表征的选择。
PDF2 years ago