論文の概要: NeUDF: Learning Unsigned Distance Fields from Multi-view Images for Reconstructing Non-watertight Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.15368v1
• Date: Mon, 27 Mar 2023 16:35:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-28 14:28:04.634197
• Title: NeUDF: Learning Unsigned Distance Fields from Multi-view Images for Reconstructing Non-watertight Models
• Title（参考訳）: NeUDF:非水密モデル再構成のための多視点画像からの未署名距離場学習
• Authors: Fei Hou, Jukai Deng, Xuhui Chen, Wencheng Wang, Ying He
• Abstract要約: 本論文では,多視点画像から精度の高い符号なし距離場(UDF)を学習するための新しいアルゴリズムを提案する。 NeUDFは、非水密でテクスチャレスなモデルを再構築するために特別に設計された。 テクスチャリッチモデルとテクスチャレスモデルの両方の実験は、提案手法の堅牢性と有効性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.750027843313825
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Volume rendering-based 3D reconstruction from multi-view images has gained popularity in recent years, largely due to the success of neural radiance fields (NeRF). A number of methods have been developed that build upon NeRF and use neural volume rendering to learn signed distance fields (SDFs) for reconstructing 3D models. However, SDF-based methods cannot represent non-watertight models and, therefore, cannot capture open boundaries. This paper proposes a new algorithm for learning an accurate unsigned distance field (UDF) from multi-view images, which is specifically designed for reconstructing non-watertight, textureless models. The proposed method, called NeUDF, addresses the limitations of existing UDF-based methods by introducing a simple and approximately unbiased and occlusion-aware density function. In addition, a smooth and differentiable UDF representation is presented to make the learning process easier and more efficient. Experiments on both texture-rich and textureless models demonstrate the robustness and effectiveness of the proposed approach, making it a promising solution for reconstructing challenging 3D models from multi-view images.
• Abstract（参考訳）: マルチビュー画像からのボリュームレンダリングに基づく3D再構成は近年,主にニューラルレイディアンスフィールド(NeRF)の成功により人気が高まっている。 ニューラルボリュームレンダリングを用いて3次元モデル再構築のための符号付き距離場(SDF)を学習する手法が開発されている。 しかし、SDFベースの手法は非水位モデルを表現することができず、したがって開放境界を捉えることはできない。 本稿では,非水密でテクスチャレスなモデルの再構成に特化して設計された多視点画像から,正確な符号なし距離場(UDF)を学習するための新しいアルゴリズムを提案する。 提案手法はNeUDFと呼ばれ、単純でほぼ偏りのないオクルージョン認識密度関数を導入することで既存のUDF方式の限界に対処する。 さらに、滑らかで微分可能なudf表現が提示され、学習プロセスをより簡単かつ効率的にする。 テクスチャリッチモデルとテクスチャレスモデルの両方の実験は,提案手法のロバスト性と有効性を示し,マルチビュー画像から挑戦的な3dモデルを構築するための有望な解決策である。

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