3D 生成重建015-nerf2mesh從神經輻射場中提取mesh和紋理！

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0 論文工作

NeRF2Mesh 提出了一種從多視角 RGB 圖像重建紋理表面網格的新方法。它克服了傳統 NeRF 模型的局限性，由于其隱式表示，傳統 NeRF 模型難以與標準 3D 工作流程集成。NeRF2Mesh 利用解耦的體積表示，提取粗略網格，并通過迭代過程對幾何和外觀進行細化。這種方法可以生成高質量的紋理網格，與常用的 3D 軟件和硬件兼容，實現實時渲染和交互式編輯。
神經輻射場（NeRF）在基于圖像的三維重建技術中取得了重大突破。然而，它們的隱式體積表示與廣泛的吸附表示有顯著的不同ted多邊形網格，缺乏來自普通3D軟件和硬件的支持，使其渲染和操作效率低下。為了克服這一限制，論文提出了一個新的框架來生成s的紋理表面網格從圖像。該方法首先使用NeRF有效地初始化幾何和視圖依賴分解外觀。隨后，提取一個粗網格，然后提出了一種基于重投影渲染誤差自適應調整頂點位置和面密度的迭代表面細化算法。最后用幾何圖形共同細化外觀并將其烘焙成紋理圖像，以進行實時渲染。大量的實驗表明，該方法具有良好的網格質量和具有競爭力的渲染質量。
mesh作為當前最主流的3d表達形式，上下游很多應用場景都是基于mesh進行處理的。因此現在基于nerf或者3d gaussian splatting的研究都有部分研究者探索從中提取mesh和紋理的方法。
論文鏈接
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1 論文方法

NeRF2Mesh 采用以下多步驟方法：
外觀分解: 首先使用 NeRF 模型處理輸入的多視角 RGB 圖像，將外觀分解為視角無關（漫反射）和視角相關（鏡面反射）部分。
粗略網格提取: 從 NeRF 表示中提取一個粗略網格。
自適應網格細化: 通過迭代算法對網格進行細化，調整頂點位置和面密度。該算法對于捕捉復雜幾何并確保準確的網格重建至關重要。調整基于重投影的 2D 圖像誤差，該誤差通過比較渲染的網格與輸入圖像來計算。
幾何和外觀聯合細化: 在細化過程中，幾何和外觀同時進行迭代優化。
紋理生成: 提取細化的 NeRF 表示中的漫反射和鏡面反射部分，并將其編碼為標準紋理貼圖。

實現:
論文展示了 NeRF2Mesh 在各種數據集上的有效性，展示了其重建具有高精度和細節的紋理網格的能力。 實現中使用了標準的計算機視覺和 3D 網格處理技術，利用了 PyTorch（用于 NeRF 模型）和 Open3D（用于網格處理）等庫。
優點:
高質量網格: NeRF2Mesh 生成高質量的紋理網格，可以捕捉詳細的幾何形狀和外觀。
實時渲染和編輯: 生成的網格與標準的 3D 軟件和硬件兼容，可以實現高效的渲染和交互式編輯。
高效的網格表示: 自適應網格細化過程確保網格大小最小化，在保持效率的同時保留細節。
通用性: 該框架可以應用于各種數據集和場景。
缺點:
計算復雜度: 迭代細化過程可能在計算上很密集，尤其是在處理具有大量輸入圖像的復雜場景時。
數據依賴性: 重建網格的質量高度依賴于輸入圖像的質量和數量。
潛在的偏差: NeRF 表示可能會繼承來自訓練數據的偏差，從而可能影響重建的網格。

2 效果