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Awesome GitHub RepositoriesSurface Representations
Using signed distance fields to define the geometry and boundaries of 3D objects.
Distinct from SDF: Focuses on representing 3D object geometry, whereas the candidate focuses on rendering sharp text.
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- nvlabs/neuralangelo
NVlabs/neuralangelo
4,602Auf GitHub ansehenNeuralangelo ist ein Framework zur neuronalen Oberflächenrekonstruktion, das zweidimensionale Bildsequenzen und Multi-View-Fotografie in hochauflösende 3D-Meshes umwandelt. Es implementiert eine Pipeline zum Training neuronaler Strahlungsfelder (Neural Radiance Fields), um komplexe Szenen als digitale Geometrie darzustellen. Das Projekt nutzt eine Signed Distance Function (SDF) zur Oberflächenrepräsentation und Multi-Resolution-Hash-Encoding, um sowohl grobe als auch feine geometrische Details zu erfassen. Es setzt differenzierbares Volumen-Rendering und gradientenbasierte Eikonal-Regularisierung ein, um sicherzustellen, dass die gelernten Distanzfunktionen physikalisch plausibel bleiben. Das System enthält eine vollständige Computer-Vision-Trainings-Pipeline mit Multi-GPU-verteiltem Training und Performance-Tracking. Es bietet Dienstprogramme zur Vorbereitung von Photogrammetrie-Daten, einschließlich Videovorverarbeitung, Kameraposenschätzung und Konvertierung von Datensatzformaten. Ein dediziertes Extraktionstool konvertiert trainierte neuronale Repräsentationen mittels Marching Cubes und Rauschunterdrückung in texturierte 3D-Meshes.
Represents 3D geometry as a signed distance function where the zero-level set defines the physical surface.
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