ShadowNeuS：基于阴影光线监督的神经 SDF 重建
计算机视觉与模式识别
2023-03-24 v2
摘要
通过监督场景与多视图图像平面之间的相机光线，NeRF 重建出用于新视角合成任务的神经场景表示。另一方面，光源与场景之间的阴影光线尚未被考虑。因此，我们提出了一种新颖的阴影光线监督方案，该方案同时优化光线上的采样点和光线位置。通过监督阴影光线，我们成功地从多光照条件下的单视图图像中重建出场景的神经 SDF。给定单视图二值阴影，我们训练一个神经网络来重建不受相机视线限制的完整场景。通过进一步建模图像颜色与阴影光线之间的关联，我们的技术也可以有效扩展到 RGB 输入。我们在从单视图二值阴影或 RGB 图像进行形状重建的具有挑战性的任务上与先前工作进行比较，并观察到显著改进。代码和数据可在 https://github.com/gerwang/ShadowNeuS 获取。
引用
@article{arxiv.2211.14086,
title = {ShadowNeuS: Neural SDF Reconstruction by Shadow Ray Supervision},
author = {Jingwang Ling and Zhibo Wang and Feng Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.14086},
year = {2023}
}
备注
CVPR 2023. Project page: https://gerwang.github.io/shadowneus/