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3D重建总是扭曲、空洞、体素化?来看看这个连续场模型吧

机器之心  · 公众号  · AI  · 2019-01-19 11:21
选自arXiv作者:Jeong Joon Park等机器之心编译机器之心编辑部扭曲、空洞、体素化仍然是很多 3D重建模型的通病,导致视觉效果很不友好。Facebook、MIT 等近期提出了新型的基于深度学习的连续场 3D 重建模型 DeepSDF,可以生成具备复杂拓扑的高质量连续表面。特别是,由于可以在反向传播过程中顺便求得空间梯度,DeepSDF 能生成非常平滑的表面。图 1:DeepSDF 通过潜在编码和前馈解码器网络来表征形状的符号距离函数。以上图像是 DeepSDF 在学习到的形状潜在空间中进行两个形状的插值后的光线投射渲染。深度卷积网络直接用于三维空间时,其时间和空间复杂度会急剧增长,且更经典和紧凑的表面表征(如三角网格或四边形网格)在训练中会出现问题,因为我们可能需要处理未 ………………………………

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