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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
4,602在 GitHub 上查看Neuralangelo 是一个神经表面重建框架，将二维图像序列和多视图摄影转换为高保真 3D 网格。它实现了一个训练神经辐射场（NeRF）的流水线，将复杂场景表示为数字几何体。 该项目利用符号距离函数（SDF）进行表面表示，并使用多分辨率哈希编码来捕捉粗略和精细的几何细节。它采用可微体积渲染和基于梯度的 Eikonal 正则化，以确保学习到的距离函数保持物理上的合理性。 该系统包括一个完整的计算机视觉训练流水线，支持多 GPU 分布式训练和训练性能跟踪。它提供摄影测量数据准备工具，包括视频预处理、相机姿态估计和数据集格式转换。一个专门的提取工具使用行进立方体（Marching Cubes）和去噪算法将训练好的神经表示转换为带纹理的 3D 网格。
Represents 3D geometry as a signed distance function where the zero-level set defines the physical surface.
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