论文阅读_GPMVSNet
GP-MVSNet 基本信息 项目 内容 论文标题 Multi-View Stereo by Temporal Nonparametric Fusion 作者 Yuxin HouJuho KannalaArno Solin 作者单位 Multi-View Stereo by Temporal Nonparametric Fusion 时间 2019 发表会议/期刊 ICCV 方法概览 特点 文章性质 输入 单目相机拍摄的视频序列，已知每一帧的相机位姿 输出 每一帧单独预测深度图 所属领域 对单目相机拍摄的视频序列，已知每一帧的相机位姿（位置 + 角度，可由手机 ARKit/ARCore、视觉惯性里程计等实时获取），为序列中每一帧单独预测深度图；关键是利用 “历史帧的信息” 辅助当前帧预测，让深度图更稳定、边缘更清晰，且能在手机等设备实时运行。 1. 摘要精简 本文提出一种从多视图图像 - 姿态对估计深度的新方法，核心是结合编码器 - 解码器视差估计网络与非参数高斯过程（GP）先验。该方法将图像 -...
论文阅读_GbiMVSNet
Gbi-MVSNet 基本信息 项目 内容 论文标题 Generalized Binary Search Network for Highly-Efficient Multi-View Stereo 作者 作者：Zhenxing Mi, Chang Di, Dan XuXiaoyang Guo、Kai Yang、Wukui Yang、Xiaogang Wang、Hongsheng Li 作者单位 第一单位：The Hong Kong University of Science and Technology (香港科技大学)The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）、SenseTime Research（商汤科技研究院） 时间 2022 年 发表会议/期刊 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition...
论文阅读_Geo-MVSNet
GeoMVSNet 基本信息 项目 内容 论文标题 GeoMVSNet 作者 Zhe Zhang, Rui Peng, Yuxi Hu, Ronggang Wang 作者单位 北京大学电子与计算机工程学院 时间 2023 发表会议/期刊 CVPR2023 方法概览 特点 文章性质 输入 多视角 输出 参考视角深度图 所属领域 MVS 1. 摘要精简 GeoMVSNet 提出一种几何感知的多视图立体匹配方法，通过显式地利用粗阶段中蕴含的几何信息来提升精细阶段的深度估计精度。现有级联多视图立体（MVS）方法虽能通过缩小假设范围高效估计高分辨率深度图，但忽略了粗阶段蕴含的关键几何信息，导致代价匹配脆弱且重建结果次优。本文提出 ...
论文阅读_GwcMVSNet
GP-MVSNet 基本信息 项目 内容 论文标题 Group-wise Correlation Stereo Network 作者 Xiaoyang Guo、Kai Yang、Wukui Yang、Xiaogang Wang、Hongsheng Li 作者单位 The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）、SenseTime Research（商汤科技研究院） 时间 2019 发表会议/期刊 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 方法概览 特点 文章性质 输入 校正图像对 输出 视差图 所属领域 双目stereo 1. 摘要精简 本文提出分组相关立体网络（GwcNet），用于校正图像对的视差估计（进而推导深度）。核心是通过分组相关（Group-wise...
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Hi3D (High-resolution Image-to-3D model) 基本信息 项目 内容 论文标题 High-resolution Image-to-3D model 作者 Haibo Yang (复旦大学), Yang Chen, Yingwei Pan, Ting Yao, Zhineng Chen (复旦大学), Chong-Wah Ngo, Tao Mei 作者单位 复旦大学计算机学院 时间 2024 发表会议/期刊 ACM International Conference on Multimedia (MM '24) 方法概览 特点 文章性质 输入 单张RGB图像 输出 带纹理的三角网格 (Textured Triangle...
论文阅读_Hi3DGen
Hi3DGen 基本信息 项目 内容 论文标题 High-fidelity 3D Geometry Generation from Images via Normal Bridging 作者 Chongjie Ye, Yushuang Wu, Ziteng Lu, Jiahao Chang, Xiaoyang Guo, Jiaqing Zhou, Hao Zhao, Xiaoguang Han 作者单位 The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学深圳校区） 时间 2025 发表会议/期刊 方法概览 特点 文章性质 输入 标定之后的多视角图像 输出 Mesh 所属领域 MeshMVS 1....
论文阅读_Hunyuan3D
Hunyuan3D 2.0 基本信息 项目 内容 论文标题 Hunyuan3D 作者 Hunyuan3D Team (腾讯团队) 作者单位 腾讯 (Tencent) 时间 2025 发表会议/期刊 方法概览 特点 文章性质 输入 标定之后的多视角图像 输出 Mesh 所属领域 MeshMVS 摘要精简 Hunyuan3D 2.0 是一个用于生成高分辨率带纹理3D资产的大规模3D合成系统。系统包含两个基础组件：用于形状生成的大规模模型 Hunyuan3D-DiT，以及用于纹理合成的大规模模型 Hunyuan3D-Paint。形状生成模型基于可扩展的、基于流的扩散Transformer，旨在生成与给定条件图像对齐的几何形状；纹理合成模型则利用强几何和扩散先验，为生成或手工制作的网格生成高分辨率和生动的纹理贴图。此外，团队还构建了多功能、用户友好的生产平台 Hunyuan3D-Studio。实验表明，Hunyuan3D 2.0...
论文阅读_Hunyuan3D2
Hunyuan3D 2.0: Scaling Diffusion Models for High Resolution Textured 3D Assets Generation 基本信息 项目 内容 论文标题 Hunyuan3D 2.0: Scaling Diffusion Models for High Resolution Textured 3D Assets Generation 作者 Zibo Zhao, Zeqiang Lai, Qingxiang Lin, Yunfei Zhao, Haolin Liu, Shuhui Yang, Yifei Feng, Mingxin Yang, Sheng Zhang, Xianghui Yang, Huiwen Shi, Sicong Liu, Junta Wu 等 (Hunyuan3D Team) 第一单位 Tencent (腾讯) 时间 2025 (根据参考文献及报告内容推断) 发表会议/期刊 技术报告 (Tech Report)，可能为 arXiv...
论文阅读_DInstantMesh
InstantMesh: Efficient 3D Mesh Generation from a Single Image with Sparse-view Large Reconstruction Models 基本信息 项目 内容 论文标题 InstantMesh: Efficient 3D Mesh Generation from a Single Image with Sparse-view Large Reconstruction Models 作者 Jiale Xu, Weihao Cheng, Yiming Gao, Xintao Wang, Shenghua Gao, Ying Shan 作者单位 1. ARC Lab, Tencent PCG; 2. ShanghaiTech University 时间 2024 (ICLR 2024) 发表会议/期刊 International Conference on Learning Representations (ICLR)...
论文阅读_IterMVSNet
IterMVS 基本信息 项目 内容 论文标题 IterMVS: Iterative Probability Estimation for Efficient Multi-View Stereo 作者 Fangjinhua Wang(又是你), Silvano Galliani, Christoph Vogel, Marc Pollefeys 作者单位 ETH Zurich 时间 2021 发表会议/期刊 CVPR 方法概览 特点 文章性质 输入 标定之后的多视角图像 输出 场景的点云图，每个视角的法线和深度图 所属领域 MVS 摘要精简 本文提出 IterMVS，一种高效的高分辨率多视图立体（MVS）数据驱动方法。核心是基于 GRU 的概率估计器，其隐藏态编码像素级深度概率分布，通过多轮迭代注入多尺度匹配信息，逐步优化分布并推断深度与置信度。该方法创新结合分类与回归策略，兼顾多模态分布鲁棒性与亚像素精度。在 DTU、Tanks&Temples 和 ETH3D 数据集上验证表明，IterMVS...