Conoce SDFStudio un marco unificado y modular para la reconstrucción de superficies neuronales implícitas basado en el proyecto Nerfstudio.

SDFStudio es un marco modular y unificado para la reconstrucción de superficies neuronales implícitas, basado en Nerfstudio.

En los últimos años, ha habido un aumento rápido en varios campos relacionados con la visión por computadora y la computación gráfica, especialmente en la reconstrucción de superficies. El objetivo principal de este campo en constante cambio en el escaneo 3D es recrear eficientemente superficies a partir de nubes de puntos dadas, cumpliendo con criterios de calidad específicos. Estos algoritmos buscan estimar la geometría subyacente de la superficie del objeto escaneado en función de los datos de la nube de puntos proporcionados. La superficie luego puede ser utilizada para diversos fines, como visualización, realidad virtual, diseño asistido por computadora e imágenes médicas. Algunos de los enfoques más conocidos para la reconstrucción de superficies incluyen Mapas Autoorganizados, reconstrucción Bayesiana y reconstrucción de Poisson. Con la reconstrucción de superficies siendo un aspecto crucial del escaneo 3D, se están llevando a cabo investigaciones inmensas para desarrollar diversas técnicas adecuadas para la reconstrucción de superficies a partir de escaneos 3D utilizando aprendizaje automático no supervisado.

Dando un paso en esta dirección, un grupo diverso de investigadores de la Universidad de Tübinge, ETH Zurich y la Universidad Técnica Checa de Praga han colaborado y desarrollado SDFStudio, una herramienta unificada y versátil para la Reconstrucción de Superficies Implícitas Neuronales (NISR, por sus siglas en inglés). El marco se ha construido sobre el proyecto nerfstudio, que proporciona API para agilizar el proceso de creación, entrenamiento y visualización de Campos de Radiación Neurales (NeRF, por sus siglas en inglés). Como parte de su implementación, los desarrolladores han utilizado tres métodos principales de reconstrucción de superficies: UniSurf, VolSDF y NeuS. UniSurf, o Reconstrucción Universal de Superficies, es un método de reconstrucción de superficies que tiene como objetivo generar una representación suave de la superficie a partir de una nube de puntos no organizada mediante la combinación de funciones implícitas y mallas poligonales. Por otro lado, Volumetric Signed Distance Field, o VolSDF, es un método de reconstrucción de superficies que aprovecha una representación volumétrica de la nube de puntos de entrada. NeuS, o Superficie Neuronal, es un método de reconstrucción de superficies que utiliza redes neuronales profundas para generar una representación de superficie a partir de una nube de puntos, combinando las fortalezas de las representaciones de superficie implícitas y los enfoques basados en el aprendizaje.

Para admitir una variedad de representaciones de escenas y técnicas para la reconstrucción de superficies, SDFStudio utiliza la Función de Distancia Firmada (SDF, por sus siglas en inglés) como su representación clave, que define la superficie como una iso-superficie de la función implícita. Para estimar la SDF, SDFStudio utiliza varias técnicas como Perceptrones Multicapa (MLPs, por sus siglas en inglés), Tri-plane y mallas de características de múltiples resoluciones. Estas técnicas utilizan redes neuronales y mallas de características para estimar los valores de distancia firmada u ocupación en diferentes ubicaciones de la escena. Para mejorar aún más la precisión y eficiencia, la herramienta también incorpora múltiples estrategias de muestreo de puntos, una de ellas es el muestreo guiado por superficie, inspirado en el método UniSurf. Además, SDFStudio utiliza el muestreo guiado por superficie de voxel derivado del método NeuralReconW. Este enfoque aprovecha la información de las mallas de voxel para guiar el proceso de muestreo, asegurando que los puntos generados sean más propensos a estar en la superficie del objeto. Al incorporar tales técnicas de muestreo, SDFStudio asegura que las muestras de puntos generadas sean representativas de la superficie subyacente y garantiza la calidad y precisión mejoradas de las superficies reconstruidas.

Una de las características destacadas de SDFStudio es que ofrece una implementación unificada y modular, que proporciona un marco conveniente para transferir ideas y técnicas entre diferentes métodos dentro de la herramienta. Por ejemplo, se observa la transferencia de ideas de Mono-NeuS a NeuS. Otro ejemplo de transferencia de ideas se ve en Geo-VolSDF, que incorpora la idea de Geo-NeuS en VolSDF. Esta capacidad para transferir ideas entre diferentes métodos en SDFStudio promueve avances en la reconstrucción de superficies al dar a los investigadores la oportunidad de experimentar con diferentes combinaciones, tomando inspiración de un proceso e integrándolo en otro. Para comenzar rápidamente con SDFStudio, puedes seguir las instrucciones de configuración disponibles en su repositorio de GitHub.

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