深度学习 3D 重建技术概述
计算机视觉与模式识别
2024-07-12 v1 图形学
摘要
本论文旨在调查产生逼真 3D 模型和场景的基于深度学习 (DL) 的 3D 重建技术，重点介绍神经辐射场 (NeRF)、潜在扩散模型 (LDM) 和 3D 高斯溅射技术。我们剖析了其背后的算法，评估了它们的优势与权衡，并预测了该快速演进领域的未来研究轨迹。我们提供了关于 DL 驱动 3D 场景重建的全面概述，洞察其潜在应用与局限性。
关键词
引用
@article{arxiv.2407.08137,
title = {Survey on Fundamental Deep Learning 3D Reconstruction Techniques},
author = {Yonge Bai and LikHang Wong and TszYin Twan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.08137},
year = {2024}
}