3.4 符号距离函数(SDF) 符号距离函数(SDF)表示广泛用于表示三维物体的水密形状和表面。SDF通过定义空间中任意点到物体最近表面的距离来编码物体的几何形状,符号表示点是在物体内部(负号)还是外部(正号)。这种表示允许对表面进行平滑和连续的描述。该领域的一项基础工作是使用SDF进行隐式表面建模,其中表面由SDF的零水平...
我们希望这个SDF函数拥有神经网络的泛化性。 所以论文提出了我们编码物体的形状得到一个Latent Vector,这个Latent Vector代表的是物体的形状信息,那么我们再将Latent Vector和点的坐标传入函数中得到该点的SDF值。 之所以这么做是因为我们需要建立一个泛化性的SDF函数,但是泛化再怎么强也不可能直接根据点的坐标就能判断出...
在3D重建中，使用SDF（Signed Distance Function）函数表示点与物体表面的距离。SDF函数对于给定点给出距离物体表面的负数（点在物体内部）或正数（点在物体外部）。目标是拟合SDF函数，神经网络因其强大的函数拟合能力，成为首选工具。然而，直接为每个物体训练一个独立的神经网络显得过于繁琐，因此引入了Laten...
立方体的SDF函数则需要对第三个维度z进行额外的处理，通过在z轴上应用max运算，我们可以得到立方体的SDF函数。这些函数不仅展示了SDF在三维空间中的强大表现，也为Shader技术在3D图形渲染中的应用提供了理论基础和实践指导。
这也是首个基于SDF的3D高保真实时渲染方法。相关论文一经发布，引起了不少来自谷歌、Epic Games等等机构的专家学者的关注。一起来看详情。用稀疏体素八叉树进行编码 SDF 可以表示为 f(x,y,z)=d，是一个表示位置的函数，返回值是到物体表面的最近距离。在进行渲染时，SDF 使用的是球体跟踪算法，该算法会沿射线...
通过这一流程，VAST为TripoSG构建了一个包含200万高质量“图像-SDF”训练样本对的数据集。消融实验明确证明，在此高质量数据集上训练的模型性能显著优于在更大规模、但未经过滤的原始数据集上训练的模型（这一点凸显了数据质量与数量同等重要，甚至更为关键）。集以上四点于一身的TripoSG，经Normal-FID等量化指标...
Neuralangelo 采用了实时 NGP 作为底层 3D 场景的一种神经 SDF 表征，并通过神经表面渲染根据多视角图像观察进行优化；其中 NGP 是指 Neural Graphics Primitives（神经图形基元）；SDF 是指 signed distance function（有符号的距离函数）。为了充分释放多分辨率哈希编码的潜力，英伟达研究者提出了两大发现。一，使用数值...
这也是首个基于SDF的3D高保真实时渲染方法。 相关论文一经发布,引起了不少来自谷歌、Epic Games等等机构的专家学者的关注。 一起来看详情。 用稀疏体素八叉树进行编码 SDF 可以表示为 f(x,y,z)=d,是一个表示位置的函数,返回值是到物体表面的最近距离。
TouchSDF:首先机器人对物体表面进行采样,以获得真实的触觉图像(标记图案),然后将其转换为模拟图像(深度图)。其次卷积神经网络(CNN)将模拟图像映射到表示触摸位置处的局部对象表面的 3D 点集。最后预训练的DeepSDF模型根据多个接触点上的点云预测表示物体形状的连续符号距离函数(SDF)。