隐式 - ARAP: 通过局部补丁网格化实现高分辨率网格和神经场的高效手柄导向变形
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究提出了一种基于局部补丁网格表示的神经符号距离场方法,结合 3D 神经场和约束集,实现高效的几何变形,并在结果质量和稳定性方面取得显著改进。通过局部补丁网格化,我们解决了高分辨率网格的几何处理问题,并为将其他几何任务应用于隐式曲面领域铺平了道路。
该文章介绍了一种利用网格作为指导机制来编辑神经辐射场的新方法。通过可微的多面体网格提取和可微的颜色提取,实现了梯度反向传播,使用户能够轻松操作神经辐射场的几何和颜色。该方法通过引入基于八叉树的结构来优化用户控制性,实现了对神经隐式场的细粒度编辑,并适应了各种用户修改。实验结果展示了该方法在各种场景和编辑操作中的能力和有效性。