关键词single-image 3d reconstruction
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- 基于变分分布先验和显著性地图回放的连续三维重建融合
单图像三维重建是一个研究挑战，针对从单视图图像预测三维物体形状的任务。本文提出了一种基于持续学习的三维重建方法，通过使用变分先验设计模型，即使在训练新类别后仍能合理地重建以前见过的类别。这种方法利用变分先验表示抽象形状以防止遗忘，并利用显著 - $PC^2$: 基于投影条件的点云扩散用于单张图像的三维重建
本文提出了一种新颖的基于条件去噪扩散过程的单张 RGB 图像三维重建方法，通过其几何一致的投影条件处理过程，能够生成与输入图像高度对齐的高分辨率稀疏几何形状，并自然地生成与单个输入图像一致的多个形状，相比之前的工作获得了更好的性能提升和质量 - 学习从未见过的类别重建形状
本研究提出一种通用重建算法（GenRe），利用深度和轮廓等 2.5D 表示方法和球形和体素表示方法，旨在捕捉更通用，不受特定类别约束的形状先验知识，实验结果表明该算法可以很好地解决从单张图像还原 3D 形状，并且能够泛化到未在训练中见过的多 - 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