清华大学提出三维重建的新方法：O²-Recon，用2D扩散模型补全残缺的3D物体

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原标题：清华大学提出三维重建的新方法：O²-Recon，用2D扩散模型补全残缺的3D物体
关键字：物体,遮挡,研究者,模型,方法
文章来源：机器之心
内容字数：5358字

内容摘要：

机器之心专栏
机器之心编辑部在计算机视觉中，物体级别的三维表面重建技术面临诸多挑战。与场景级别的重建技术不同，物体级别的三维重建需要为场景中的每个物体给出的三维表示，以支持细粒度的场景建模和理解。这对 AR/VR/MR 以及机器人相关的应用具有重要意义。
许多现有方法利用三维生成模型的隐空间来完成物体级别的三维重建，这些方法用隐空间的编码向量来表示物体形状，并将重建任务建模成对物姿和形状编码的联合估计。得益于生成模型隐空间的优秀性质，这些方法可以重建出完整的物体形状，但仅限于特定类别物体的三维重建，如桌子或椅子。即使在这些类别中，这类方法优化得到的形状编码也往往难以准确匹配实际物体的三维形状。另外一些方法则从数据库中检索合适的 CAD 模型，并辅以物姿估计来完成三维重建，这类方法也面临着类似的问题，其可扩展性比较有限，重建准确性低，很难贴合物体真实的三维表面结构。
随着 NeRF 和 NeuS 等技术的发展，imap 和 vMap 等技术能够利用可微渲染来优化物体的几何结构，这些方法能够重建出更加贴合真实物体表面的网格模型，也能够重建多个类别的物体，打破单一物体类别的限制。

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