論文標題

Delicate Textured Mesh Recovery from NeRF via Adaptive Surface Refinement

簡單翻譯：通過Nerf恢復網格結構

論文下載地址，點這里

1：網格知識點介紹（可跳過）：

3D模型有三種表達方式，體素（Voxel），網格（Mesh），點云（Point Cloud）、SDF等，但在實際渲染應用中，主流的表達方式用的是網格。類似下圖，任務3D模型都可以用一段段的網格來表示。

有了網格我們可以做什么？很簡單，我們只需要給網格模型進行貼圖（穿衣服）就可以實現(xiàn)其大致模型的塑造。具體如何貼圖可以見我上篇文章
Blender3D建模過程

現(xiàn)在正式開始介紹論文工作（個人理解）

2：生成網格模型的步驟：

（1）利用Nerf進行新視圖的合成，初始化幾何視圖

（2）在新視圖基礎上提取粗網絡，用于幾何和外觀的聯(lián)合優(yōu)化

（3）在粗網絡的基礎上進行細化，將其優(yōu)化為具有更精確表面和自適應面密度的細網格

（4）紋理編輯，我們將外觀分解為與視圖無關的漫反射和與視圖相關的鏡面項，因此漫反射顏色可以導出為標準的RGB圖像紋理。

（4）或者表達為用幾何圖形共同優(yōu)化外觀，并將其烘焙成紋理圖像進行實時渲染

3：下面將結合圖片來對論文有個大概的了解：

（1）左邊是生成的RGB視圖；

（2）中間是通過對圖中物體的學習，得到其網格結構，可以應用到硬件或者軟件中；

（3）右圖是該框架的應用，比如我們可以在渲染好的船身上去進行貼圖，圖中就是貼了一些五角星的圖。

上圖，表示了在第1階段，通過對物體進行粗網格的提取，再之后通過網格精細化得到細網格（Fine Mesh）

之后對于物體的表明紋理，其通過MLP網絡去學習顏色網格，輸出2個值，分別代表漫反射（Diffuse）和鏡面反射（Specular）兩個參數(shù)，來輔助最終的模型渲染。

圖3，中右兩圖分別展示了漫反射顏色以及鏡面反射顏色的情況，
簡單介紹下

漫反射是射在粗糙表面上的光向各個方向反射，亮度沒有全反射那樣高。但輻射的范圍廣

鏡面反射是指若反射面比較光滑，當平行入射的光線射到這個反射面時，仍會平行地向一個方向反射出來。這種情況下投射進人眼的光線集中且多，就很亮，但是輻射域很小，只能在特點角度眼睛才可以接受到鏡面反射的光。

左圖到右圖是一個粗網格到細網格的細化過程前后對比，可以比較好地看見細網格下的模型表達的細節(jié)信息更加豐富

實驗對比

與以前的方法相比，文章的方法獲得了更好的網格重建質量，特別是在具有復雜拓撲結構的薄結構上。將網格從NeuS減少到原始人臉的25%，因為它們太密集而無法可視化

渲染質量比較

紋理圖像的可視化

圖7展示了由于增強的表面質量，文章框架下生成的紋理更加緊湊和直觀，也就是右圖。

定性消融結果：

將不同設置下的網格結構和紋理圖像可視化

本文因為小編水平有限，可能會有一些錯誤，希望讀者可以對有誤的地方進行提出改進。

共勉！

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到了這里，關于論文解讀Nerf2Mesh：基于Nerf的網格資產生成的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內容，請在右上角搜索TOY模板網以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章，希望大家以后多多支持TOY模板網！