Spurfies：利用局部几何先验的稀疏表面重建
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本文提出了一种名为Spurfies的新方法，旨在解决稀疏视角下的表面重建问题。通过将外观和几何信息分离，利用在合成数据上训练的局部几何先验，该方法显著提高了重建质量，尤其是在输入视角稀少的情况下，并在DTU数据集上表现出比现有技术高出35%的表面质量，适用于更大且无限制的场景。
本文提出了一种新方法，通过利用多视角输入中的场景属性，创建精确的伪标签进行优化，从而重建稀疏多视角图像中的三维场景和对象。方法利用球谐函数预测场景中点的新辐射，综合考虑所有颜色观察结果，提高表面重建准确性。方法在DTU和Blender数据集上取得优越结果，展示了其有效性。流程可集成到其他稀疏视图的隐式神经重建方法中。
