利用掩模引导的自适应一致性约束改善神经室内表面重建

该研究提出了一种新的详细重建方法，通过两阶段训练过程、解耦视角相关与视角无关颜色、借助两个新的一致性约束来提高性能，并引入关键的掩码方案以自适应地影响监督约束的选择。实验证明了该方法在合成和真实世界数据集上的能力，降低先验估计错误干扰，实现高质量场景重建，并保留了丰富的几何细节。