2L3: 将不完美生成的 2D 图像提升到精确的 3D
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。通过利用内在分解指导、瞬态 - 单模先验指导和视图增强来解决光照不一致、几何不对齐和视图稀疏等问题，我们提出了一种新的 3D 重构框架，该框架能够将多视图图像生成与神经网络基于体积有符号距离函数的单一图像到 3D 对象重建相结合。在各种数据集上评估我们的方法，并在定量和定性评估中展示了其卓越性能，从而在 3D 物体重建方面取得了显著的进展。与最新的最先进方法 Syncdreamer...
本文介绍了一种新颖的混合可微渲染方法，能够从传统手持相机捕捉的多视图图像中高效重构场景的三维几何和反射率。该方法在初始化阶段使用传统的SfM和MVS方法进行大致重建，然后在优化阶段采用混合方法优化几何和反射率。实验证明，该方法在更高效的同时能够产生与最先进方法相似或更高质量的重建结果。
