论文阅读_DeepMesh
DeepMesh（Auto-Regressive Artist-mesh Creation with Reinforcement Learning） 基本信息 项目 内容 论文标题 DeepMesh（Auto-Regressive Artist-mesh Creation with Reinforcement Learning） 作者 Ruowen Zhao*, Junliang Ye*, Zhengyi Wang*, Guangce Liu, Yiwen Chen, Yikai Wang, Jun Zhu†（* 共同一作，†通讯作者） 作者单位 Tsinghua University（清华大学）、ShengShu 时间 2025 发表会议/期刊 方法概览 特点 文章性质 输入 多模态输入，包括点云、图像（图像需先通过 TRELLIS 生成 3D 模型并采样点云） 输出 高质量艺术家风格 Triangle Mesh（三角形网格），支持最高 30k 面数，无贴图材质，专注几何拓扑优化 所属领域 三维生成 (3D...
论文阅读_DeepSDF
DeepSDF: Learning Continuous Signed Distance Functions for Shape Representation 基本信息 项目 内容 论文标题 DeepSDF: Learning Continuous Signed Distance Functions for Shape Representation 作者 Jeong Joon Park, Peter Florence, Julian Straub, Richard Newcombe, Steven Lovegrove 作者单位 University of Washington 时间 2019 发表会议/期刊 方法概览 特点 文章性质 输入 3D坐标点 + 潜在编码（latent code），或部分/噪声的3D观测（如深度图、点云） 输出 连续有符号距离函数（SDF），可通过提取零等值面转换为Mesh 所属领域 三维形状生成与重建 一、摘要精简 DeepSDF...
论文阅读_DiffMVS
基本信息 项目 内容 论文标题 Lightweight and Accurate Multi-View Stereo with Confidence-Aware Diffusion Model 作者 Fangjinhua Wang（patchmatchNet作者，IterMVS）, Qingshan Xu（ACMH作者）, Yew-Soon Ong 作者单位 ETH 时间 20250906 发表会议/期刊 TiPami 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 所属领域 MVS 背景 创新点 首个将Diffusion引入到MVS的工作 网络架构 构建一个图像集 。（与视觉 SLAM 中常见的做法类似）我们将一张图像设为关键帧，当其与上一帧关键帧之间的视差（我们使用 Lucas-Kanade...
论文阅读_DreamFusion
DreamFusion: Text-to-3D using 2D Diffusion 基本信息 项目 内容 论文标题 DreamFusion: Text-to-3D using 2D Diffusion 作者 Ben Poole, Ajay Jain, Jonathan T. Barron, Ben Mildenhall 作者单位 Google Research, UC Berkeley 时间 2022 发表会议/期刊 arXiv (后发表于 ICLR 2023) 方法概览 特点 文章性质 输入 文本描述（自然语言提示词） 输出 三维神经辐射场（NeRF），可渲染为任意视角、任意光照下的图像，或导出为网格 所属领域 文本生成三维（Text-to-3D）、神经渲染、扩散模型 1....
论文阅读_ECMVSNet
基本信息 项目 内容 论文标题 EC-MVSNet: Enhanced Cascaded Multi-View Stereo with Cross-Scale Relevance Integration 作者 wangshaoqian 作者单位 时间 2025 发表会议/期刊 AAAI 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 所属领域 MVS 背景 创新点 利用小尺度信息在构建代价体的时候构造一个patch一样 网络架构 摘要 基于级联的多尺度多视图立体（MVS）架构是目前多视图立体重建的主流，实现了计算效率和重建精度之间的平衡。然而，现有的级联 MVS 方法在跨尺度信息利用方面存在重大局限性，其中深度估计过程跨尺度独立运行，而没有充分利用相邻尺度之间的丰富相关性。为了解决这一基本限制，我们提出了增强级联多视图立体框架（ECMVSNet），该框架引入了一种新颖的跨尺度相关性集成策略。 我们的框架包含三个关键组件： 一个跨尺度基于特征的联合构建...
论文阅读_EPPMVSNet
EPP-MVSNet（Epipolar-assembling based Depth Prediction for Multi-view Stereo） 基本信息 项目 内容 论文标题 EPP-MVSNet（Epipolar-assembling based Depth Prediction for Multi-view Stereo） 作者 Xinjun Ma, Yue Gong, Qirui Wang, Jingwei Huang, Lei Chen, Fan Yu 作者单位 华为技术有限公司 时间 2021 发表会议/期刊 ICCV 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 摘要精简 本文提出 EPP-MVSNet，一种基于极线组装的多视图立体 3D 重建网络。该网络通过极线组装模块，将高分辨率特征自适应聚合到有限尺寸的代价体中，充分利用图像分辨率的同时控制内存消耗；引入熵基精炼策略，根据深度预测置信度动态调整深度假设范围，减少代价体冗余；采用融合伪 3D...
论文阅读_ET-MVSNet
ETMVSNet 基本信息 项目 内容 论文标题 ET-MVSNet (Epipolar Transformer Multi-View Stereo Network) 作者 Tianqi Liu, Xinyi Ye, Weiyue Zhao, Zhiyu Pan, Min Shi*, Zhiguo Cao 作者单位 华中科技大学人工智能与自动化学院 时间 2023 发表会议/期刊 ICCV 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 本文提出 ET-MVSNet，一种基于极线约束与非局部算子融合的多视图立体（MVS）方法。核心创新是将非局部特征聚合限制在极线对范围内，而非全图，大幅降低计算开销。具体通过优化的极线对搜索算法拆分特征图，设计极线 Transformer（ET）模块，包含极线内增强（IEA）和极线间增强（CEA），实现高效非局部特征聚合，辅以局部增强模块修复特征不连续性。该方法在 DTU 和 Tanks&Temples 基准上实现...
论文阅读_ETV-MVS
ETV-MVS: Robust Visibility-Aware Multi-View Stereo with Epipolar Line-Based Transformer 基本信息 项目 内容 论文标题 ETV-MVS: Robust Visibility-Aware Multi-View Stereo with Epipolar Line-Based Transformer 作者 Shaoqian Wang, Xiaokun Ding, Yuxin Mao, Yuchao Dai* 作者单位 西北工业大学 (Northwestern Polytechnical University) 时间 2025年 发表会议/期刊 Big Data Mining and Analytics (BDMA)， Volume 8, Number 3, June 2025 方法概览 特点 文章性质 输入 一个参考图像和多个相邻的源图像，及其相机位姿 输出 参考图像对应的深度图，进而融合为3D点云 所属领域 多视角立体视觉...
论文阅读_EffiMVSNet
EffiMVS 基本信息 项目 内容 论文标题 Effi-MVS (Efficient Multi-view Stereo by Iterative Dynamic Cost Volume) 作者 Shaoqian Wang, Bo Li, Yuchao Dai 作者单位 Northwestern Polytechnical University (西北工业大学，School of Electronics and Information) 时间 2022 发表会议/期刊 CVPR 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 摘要 本文提出 Effi-MVS，一种基于迭代动态代价体的高效多视图立体（MVS）方法。核心设计是轻量级动态代价体，可通过基于 2D 卷积的 GRU 进行迭代处理，且每步 GRU 输出能反哺生成新的代价体，形成迭代优化器。同时，采用级联分层细化架构，利用轻量 3D CNN 生成粗深度图作为初始化，保证快速收敛，再通过多阶段 GRU...
论文阅读_Fast-MVSNet
Fast-MVSNet 基本信息 项目 内容 论文标题 Fast-MVSNet: Sparse-to-Dense Multi-View Stereo With Learned Propagation and Gauss-Newton Refinement 作者 Zehao Yu, Shenghua Gao 作者单位 ShanghaiTech University 时间 2020 发表会议/期刊 CVPR 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 提出一种高效的稀疏到密集、粗到精多视图立体匹配（MVS）框架 Fast-MVSNet，兼顾重建精度与效率。该方法先构建稀疏代价体预测稀疏高分辨率深度图，再通过小型 CNN 学习局部像素的深度依赖关系，将稀疏深度图 densify 为密集深度图，最后引入可微分高斯牛顿（Gauss-Newton）层优化深度图。所有模块轻量且可微分，支持端到端训练，内存消耗低且效率极高 —— 比 R-MVSNet 快 14 倍、比...