Incontra SDFStudio un framework unificato e modulare per la ricostruzione di superfici neurali implicite basato sul progetto Nerfstudio.

Incontra SDFStudio, un framework unificato e modulare per la ricostruzione di superfici neurali implicite basato su Nerfstudio.

Negli ultimi anni, c’è stato un rapido aumento in diversi campi legati alla visione artificiale e alla grafica computerizzata, in particolare nella ricostruzione di superfici. L’obiettivo principale di questo campo in continua evoluzione nella scansione 3D è quello di ricreare efficientemente le superfici da dati di nuvole di punti, rispettando criteri di qualità specifici. Questi algoritmi mirano a stimare la geometria sottostante della superficie dell’oggetto scansionato basandosi sui dati di nuvole di punti forniti. La superficie può quindi essere utilizzata per diversi scopi, come la visualizzazione, la realtà virtuale, il design assistito dal computer e l’imaging medico. Alcuni degli approcci più noti per la ricostruzione di superfici includono le Mappe Auto-organizzate, la ricostruzione Bayesiana e la ricostruzione di Poisson. Con la ricostruzione di superfici che rappresenta un aspetto cruciale della scansione 3D, sono in corso ricerche immense per sviluppare varie tecniche adatte per la ricostruzione di superfici da scansioni 3D utilizzando l’apprendimento automatico non supervisionato.

Avanzando in questa direzione, un gruppo eterogeneo di ricercatori dell’Università di Tübinge, dell’ETH Zurich e dell’Università Tecnica Ceca di Praga ha collaborato e sviluppato SDFStudio, uno strumento unificato e versatile per la Ricostruzione di Superfici Impliciti Neurali (NISR). Il framework è stato costruito sopra il progetto nerfstudio, che fornisce essenzialmente API per semplificare il processo di creazione, addestramento e visualizzazione di campi di radianza neurali (NeRF). Come parte della sua implementazione, gli sviluppatori hanno utilizzato tre importanti metodi di ricostruzione di superfici: UniSurf, VolSDF e NeuS. UniSurf, o Universal Surface Reconstruction, è un metodo di ricostruzione di superfici che mira a generare una rappresentazione liscia della superficie da una nuvola di punti non organizzata combinando funzioni implicite e mesh poligonali. Volumetric Signed Distance Field, o VolSDF, d’altra parte, è un metodo di ricostruzione di superfici che sfrutta una rappresentazione volumetrica della nuvola di punti in ingresso. NeuS, o Neural Surface, è un metodo di ricostruzione di superfici che utilizza reti neurali profonde per generare una rappresentazione della superficie da una nuvola di punti combinando essenzialmente i punti di forza delle rappresentazioni di superficie implicite e degli approcci basati sull’apprendimento.

Per supportare una gamma di rappresentazioni di scene e tecniche per la ricostruzione di superfici, SDFStudio utilizza la Funzione Distanza Firmata (SDF) come sua rappresentazione chiave, che definisce la superficie come una iso-superficie della funzione implicita. Per stimare la SDF, SDFStudio utilizza varie tecniche come Multi-Layer Perceptrons (MLPs), Tri-plane e griglie di feature a multi-risoluzione. Queste tecniche sfruttano reti neurali e griglie di feature per stimare i valori di distanza firmata o occupazione in diverse posizioni della scena. Per migliorare ulteriormente l’accuratezza e l’efficienza, lo strumento incorpora anche diverse strategie di campionamento dei punti, una delle quali è il campionamento guidato dalla superficie, ispirato al metodo UniSurf. Inoltre, SDFStudio utilizza il campionamento guidato dalla superficie dei voxel derivato dal metodo NeuralReconW. Questo approccio sfrutta le informazioni dalle griglie di voxel per guidare il processo di campionamento, garantendo che i punti generati siano più probabili di trovarsi sulla superficie dell’oggetto. Incorporando tali tecniche di campionamento, SDFStudio garantisce che i campioni di punti generati siano rappresentativi della superficie sottostante e ne migliora la qualità e l’accuratezza.

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Una delle caratteristiche più interessanti di SDFStudio è che offre un’implementazione unificata e modulare, che fornisce un framework conveniente per trasferire idee e tecniche tra diversi metodi all’interno dello strumento. Ad esempio, il trasferimento di idee è osservato da Mono-NeuS a NeuS. Un altro esempio di trasferimento di idee si trova in Geo-VolSDF, che incorpora l’idea di Geo-NeuS in VolSDF. Questa capacità di trasferire idee tra diversi metodi in SDFStudio promuove i progressi nella ricostruzione di superfici, dando ai ricercatori la possibilità di sperimentare diverse combinazioni, prendendo ispirazione da un processo e integrandolo in un altro. Per iniziare rapidamente con SDFStudio, è possibile seguire le istruzioni di installazione disponibili nel suo repository su GitHub.