ND-SDF：用于高保真室内重建的法向偏移场学习

BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-08-22T00:00:00Z

本文介绍了一种新颖的神经隐式建模方法，通过多种正则化策略实现了大型室内环境的更好重建。该方法利用深度先验锚定场景到初始模型，并引入了密集的深度先验来改善几何建模。同时，还提出了自监督策略规范表面法线估计，并引入可学习的曝光补偿方案适应光照条件。实验结果表明，该方法在具有挑战性的室内场景中产生了最先进的3D重建结果。