Lernen Sie SDFStudio kennen: Ein einheitliches und modulares Framework für die neuronale implizite Oberflächenrekonstruktion, das auf dem Nerfstudio-Projekt aufbaut

In den letzten Jahren gab es in mehreren Bereichen des Computersehens und der Computergrafik, insbesondere der Oberflächenrekonstruktion, einen rasanten Anstieg. Das Hauptziel dieses sich ständig verändernden Bereichs des 3D-Scannens besteht darin, Oberflächen aus vorgegebenen Punktwolken effizient nachzubilden und dabei bestimmte Qualitätskriterien zu erfüllen. Diese Algorithmen zielen darauf ab, die zugrunde liegende Geometrie der Oberfläche des gescannten Objekts basierend auf den gegebenen Punktwolkendaten abzuschätzen. Die Oberfläche kann dann für verschiedene Zwecke genutzt werden, beispielsweise für Visualisierung, virtuelle Realität, computergestütztes Design und medizinische Bildgebung. Zu den bekanntesten Ansätzen zur Oberflächenrekonstruktion gehören selbstorganisierte Karten, Bayes’sche Rekonstruktion und Poisson-Rekonstruktion. Da die Oberflächenrekonstruktion ein entscheidender Aspekt des 3D-Scannens ist, wird intensiv daran geforscht, verschiedene geeignete Techniken für die Oberflächenrekonstruktion aus 3D-Scans mithilfe unbeaufsichtigten maschinellen Lernens zu entwickeln.

Um einen Schritt in diese Richtung zu gehen, hat eine vielfältige Gruppe von Forschern der Universität Tübingen, der ETH Zürich und der Tschechischen Technischen Universität Prag zusammengearbeitet und SDFStudio entwickelt, ein einheitliches und vielseitiges Software für die Neural Implicit Floor Reconstruction (NISR). Das Framework basiert auf dem Nerfstudio-Projekt, das im Wesentlichen APIs bereitstellt, um den Prozess der Erstellung, des Trainings und der Visualisierung von Neural Radiance Fields (NeRF) zu optimieren. Im Rahmen der Implementierung haben die Entwickler drei Hauptmethoden zur Oberflächenrekonstruktion verwendet: UniSurf, VolSDF und NeuS. UniSurf oder Common Floor Reconstruction ist eine Methode zur Oberflächenrekonstruktion, die darauf abzielt, aus einer unorganisierten Punktwolke eine glatte Oberflächendarstellung zu generieren, indem implizite Funktionen und polygonale Netze kombiniert werden. Volumetric Signed Distance Discipline (VolSDF) hingegen ist eine Methode zur Oberflächenrekonstruktion, die eine volumetrische Darstellung der Eingabepunktwolke nutzt. NeuS oder Neural Floor ist eine Methode zur Oberflächenrekonstruktion, die tiefe neuronale Netze nutzt, um eine Oberflächendarstellung aus einer Punktwolke zu generieren, indem sie im Wesentlichen die Stärken sowohl impliziter Oberflächendarstellungen als auch lernbasierter Ansätze kombiniert.

Um eine Reihe von Szenendarstellungen und Techniken zur Oberflächenrekonstruktion zu unterstützen, verwendet SDFStudio die Signed Distance Operate (SDF) als Schlüsseldarstellung, die die Oberfläche als Isofläche der impliziten Funktion definiert. Um die SDF abzuschätzen, verwendet SDFStudio verschiedene Techniken wie Multi-Layer Perceptrons (MLPs), Tri-Airplane und Multi-Res-Function-Grids. Diese Techniken nutzen neuronale Netze und Merkmalsgitter, um die vorzeichenbehafteten Entfernungs- oder Belegungswerte an verschiedenen Orten in der Szene zu schätzen. Um die Genauigkeit und Effizienz weiter zu verbessern, umfasst das Software auch mehrere Punkt-Probenahmestrategien, darunter die oberflächengeführte Probenahme, inspiriert von der UniSurf-Methode. Darüber hinaus verwendet SDFStudio eine Voxel-oberflächengesteuerte Abtastung, die von der NeuralReconW-Methode abgeleitet ist. Dieser Ansatz nutzt die Informationen aus Voxelgittern, um den Probenahmeprozess zu steuern und sicherzustellen, dass die generierten Punkte mit größerer Wahrscheinlichkeit auf der Oberfläche des Objekts liegen. Durch die Einbeziehung solcher Probenahmetechniken stellt SDFStudio sicher, dass die erzeugten Punktproben repräsentativ für die darunter liegende Oberfläche sind, und sorgt für eine verbesserte Qualität und Genauigkeit der rekonstruierten Oberflächen.
Eines der herausragenden Merkmale von SDFStudio ist, dass es eine einheitliche und modulare Implementierung bietet, die einen praktischen Rahmen für die Übertragung von Ideen und Techniken zwischen verschiedenen Methoden innerhalb des Instruments bietet. Beispielsweise wird ein Ideentransfer von Mono-NeuS zu NeuS beobachtet. Ein weiteres Beispiel für den Ideentransfer ist Geo-VolSDF, das die Idee von Geo-NeuS in VolSDF integriert. Diese Fähigkeit, Ideen zwischen verschiedenen Methoden in SDFStudio zu übertragen, fördert Fortschritte bei der Oberflächenrekonstruktion, indem Forschern die Möglichkeit gegeben wird, mit verschiedenen Kombinationen zu experimentieren, sich von einem Prozess inspirieren zu lassen und ihn in einen anderen zu integrieren. Um schnell mit SDFStudio zu beginnen, können Sie den Setup-Anweisungen folgen, die im GitHub-Repository verfügbar sind.

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