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arXiv 2407.08137cs.CVcs.GR
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基于深度学习的三维重建基础技术综述

Survey on Fundamental Deep Learning 3D Reconstruction Techniques

McMaster University(麦克马斯特大学);City University of Hong Kong(香港城市大学)

Yonge Bai, LikHang Wong, TszYin Twan

AI总结:

该综述聚焦可生成照片级真实感三维内容的深度学习三维重建基础技术,剖析NeRFs、LDM、3D Gaussian Splatting的底层算法,评估其优势与权衡,预测研究方向并梳理应用与局限。

摘要:

本综述旨在探究可生成照片级真实感三维模型与场景的、基于深度学习(DL)的基础三维重建技术,重点介绍神经辐射场(NeRFs)、潜在扩散模型(LDM)和三维高斯泼溅(3D Gaussian Splatting)。我们剖析其底层算法,评估它们的优势与权衡,并预测这一快速发展领域的未来研究方向。我们全面概述了深度学习驱动的三维场景重建的基础内容,深入阐释了其潜在应用与局限性。

英文摘要:

This survey aims to investigate fundamental deep learning (DL) based 3D reconstruction techniques that produce photo-realistic 3D models and scenes, highlighting Neural Radiance Fields (NeRFs), Latent Diffusion Models (LDM), and 3D Gaussian Splatting. We dissect the underlying algorithms, evaluate their strengths and tradeoffs, and project future research trajectories in this rapidly evolving field. We provide a comprehensive overview of the fundamental in DL-driven 3D scene reconstruction, offering insights into their potential applications and limitations.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来,可能存在错误,请以论文正文为准。

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