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ND-SDF：用于高保真室内重建的法向偏移场学习
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
- 提出了一种新颖的神经隐式建模方法。
- 该方法利用多种正则化策略实现大型室内环境的更好重建。
- 通过稀疏但准确的深度先验将场景锚定到初始模型。
- 引入密集但精度较低的深度先验以改善几何建模。
- 提出了一种自监督策略来规范表面法线估计。
- 引入可学习的曝光补偿方案以适应复杂光照条件。
- 实验结果显示该方法在挑战性室内场景中产生了最先进的3D重建结果。
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