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RayDF是一种新的框架,用于连续三维形状表示,包括光线-表面距离场、双光线可见性分类器和多视图一致性优化模块。通过广泛评估,证明了该方法在合成和真实的三维场景中对三维表面点重建的显著性能,超越了现有的基准方法。与基于坐标的方法相比,该方法在渲染深度图像时速度提高了1000倍。

用于神经场景重建的光线距离体渲染

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-08-28T00:00:00Z

介绍了RayDF框架,用于三维形状表示,性能优越。与基于坐标的方法相比,渲染深度图像速度提高1000倍。

NRDF: 神经黎曼距离场用于学习关节姿势先验

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-03-05T00:00:00Z

本文介绍了一种名为RayDF的新框架,用于解决连续三维形状表示的问题。该方法在三个公共数据集上得到了广泛评估,证明了其在合成和真实的三维场景中对三维表面点重建的显著性能。与基于坐标的方法相比,该方法速度提高了1000倍,在渲染800x800深度图像时表现出优越性。

RayDF:多视角一致性的神经光线 - 曲面距离场

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-10-30T00:00:00Z
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