传统的三维模型表达方法,例如点云、体素、网格等离散表示各有优缺点,难以兼顾不同的需求。近年来,深度学习在图像理解和自然语言处理取得了巨大的成功,学术界提出了更加适合深度神经网络的隐式神经表示,在细节表达能力、模型紧致性、渲染真实感达到了新的高度,并被成功应用到了物体、人体、人脸、人手的三维重建之中。本文总结了当前基于神经表示的三维场景与人体建模研究,并展望了该领域未来研究方向。
[三维重建, 神经表示, 三维视觉]
[刘烨斌, 章国锋, 周晓巍]