来自点云的神经有符号距离场：用于精确3D重建的热方法
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内容提要
该研究提出了一种新方法，通过热方法从无方向点云计算神经有符号距离场（SDF），有效解决了传统方法在Eikonal方程中的挑战。该方法分为两步：首先计算热流的时间步，然后拟合SDF梯度，实现在不同点云密度下的高精度重建，优于现有技术。
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关键要点
- 该研究提出了一种新方法，通过热方法从无方向点云计算神经有符号距离场（SDF）。
- 该方法有效解决了传统方法在Eikonal方程中的挑战，分为两步：计算热流的时间步和拟合SDF梯度。
- 神经有符号距离场（SDF）因其灵活性和在形状重建等应用中的性能而受到欢迎。
- 创建有效的神经SDF需要准确的表面表示和在表面附近的精确非零水平集。
- 传统方法在解决Eikonal方程时面临许多挑战，而该研究的方法通过热方法避免了这些问题。
- 该方法在不同点云密度下实现了高精度重建，优于现有技术。
- 提出的HeatSDF方法在零水平集的保真度和SDF的准确性之间取得了良好的平衡。
- 该方法包括两个步骤：从点云计算表面法线和将法线转换为距离。
- 实验结果表明，该方法在处理空间变化的点云密度时表现良好。
- 未来的研究方向包括开发适应性采样策略和优化网络架构，以提高性能。
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