英伟达发布神经表面渲染AI模型Neuralangelo，从2D视频实现复杂场景3D结构重建
无需深度数据，直出3D结构。
（映维网Nweon 2023年06月03日）三维表面重建旨在从不同视点观测到的多幅图像中恢复密集的几何场景结构。回收的表面为众多下游应用提供了有用的结构信息，例如用于增强现实/虚拟现实/混合现实的3D asset生成。使用单目RGB摄像头的摄影测量表面重建特别有趣，因为它允许用户方便地创建现实世界的数字孪生。
日前，英伟达和约翰斯·霍普金斯大学的研究团队就这一主题发布了相关的研究。效果如何：只需向AI提供一段普通视频，它就能自动完成复杂的建筑场景3D重建。无需深度数据，直出3D结构。
神经表面重建已证明是一种使用基于图像的神经渲染来恢复密集3D表面的强大方法，但众多现有的方法都难以提供足够详细的表面结构模型。
为了解决这个问题，团队发布了结合多分辨率3D Hash Grid和神经表面渲染能力的Neuralangelo。这个方法主要得益于两个关键方面，首先是使用数值梯度计算高阶导数作为平滑操作。然后，对生成的Hash Grid进行coarse-to-fine优化，控制不同细节层次。
即使没有额外的摄像头输入，Neuralangelo都可以有效地从剪辑中产生密集的3D表面结构，而其保真度明显优于大多数以前的方法。
......（全文 1322 字，剩余 900 字）
请微信扫码通过小程序阅读完整文章或者登入网站阅读完整文章
映维网会员可直接登入网站阅读
PICO员工可联系映维网免费获取权限
