Neuralangelo：高保真神经表面重建
计算机视觉与模式识别
2023-06-14 v2
摘要
神经表面重建已被证明可通过基于图像的神经渲染恢复密集3D表面。然而，当前方法难以恢复真实世界场景的精细结构。为解决该问题，我们提出Neuralangelo，它结合了多分辨率3D哈希网格的表示能力与神经表面渲染。两个关键要素使我们的方法得以实现：（1）用于计算高阶导数的数值梯度作为平滑操作；（2）对控制不同细节层次的哈希网格进行由粗到细的优化。即使没有深度等辅助输入，Neuralangelo也能从多视角图像中有效恢复密集3D表面结构，保真度显著超越先前方法，从而能够从RGB视频捕获中实现详细的大规模场景重建。
引用
@article{arxiv.2306.03092,
title = {Neuralangelo: High-Fidelity Neural Surface Reconstruction},
author = {Zhaoshuo Li and Thomas Müller and Alex Evans and Russell H. Taylor and Mathias Unberath and Ming-Yu Liu and Chen-Hsuan Lin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.03092},
year = {2023}
}
备注
CVPR 2023, project page: https://research.nvidia.com/labs/dir/neuralangelo