DUDE: Deep Unsigned Distance Embeddings for Hi-Fidelity Representation of Complex 3D Surfaces
DUDE: Deep unsigned distance embeddings for hi-fidelity representation of complex 3D surfaces
目录
Motivation
- 现有的隐式表面deep networks方法只能表征拓扑上闭合的形状;
并且结果是,训练时候经常需要clean watertight meshes - 本篇提出无符号的距离嵌入减轻了上述问题
- 利用
unsigned distance field (uDF)
无符号距离场来表达对表面的接近程度 - 利用
normal vector field (nVF)
法向量场来表达表面朝向 - uDF + nVF 可以表达任意开/闭拓扑的high fidelity形状
- 可以从带噪声的triangle soups学习,不需要watertight mehses
- 并且额外提供了学到的表征提取、渲染等值面的新方法
- 利用
overview
- uDF+nVF