4DRecons: 具有几何和拓扑正则化的单一 RGB-D 相机的 4D 神经隐含可变形物体重建

这篇论文介绍了一种名为 4DRecons 的新方法，它以动态物体的单个摄像机 RGB-D 序列作为输入，并输出随时间变化的完整纹理变形的 3D 模型。4DRecons 将输出编码为 4D 神经隐式表面，并提出了一个结合数据项和两个正则化项的优化过程。实验证明，4DRecons 能够处理大变形和复杂的部分相互作用，并且明显优于现有的方法。