【2月更文挑战第28天】ICLR 2024：单张图像完成逼真的三维重建
在2024年ICLR上，一项名为“REAL3D-PORTRAIT: ONE-SHOT REALISTIC 3D TALKING PORTRAIT SYNTHESIS”的研究引起了关注。这项研究提出了一个名为Real3D-Portrait的框架，它能够通过单张图像实现逼真的三维重建，并生成动态的三维说话头像视频。这一技术在计算机图形学和计算机视觉领域具有重要的应用价值，尤其是在视频会议和虚拟现实（VR）等实际场景中。
传统的三维重建方法在精确重建三维头像和稳定的人脸动画方面面临着诸多挑战。大多数现有工作主要集中在头部部分的合成，而忽略了生成自然躯干和背景部分的重要性。为了解决这些问题，Real3D-Portrait框架提出了一系列创新技术，包括提升单次三维重建能力、实现准确的运动条件动画、合成逼真视频以及支持音频驱动的说话面部生成。
Real3D-Portrait框架的核心在于其能够同时实现精确的三维重建和稳定的面部动画。这一目标得益于几个关键组件的协同工作。首先，图像到平面模型（I2P）是一个前馈网络，它能够将输入图像直接转换为三维表示。这个模型结合了Vision Transformer（ViT）和VGGNet的特点，以更好地存储图像到三维映射的知识。其次，运动适配器（MA）是一个轻量级的网络，它根据输入的运动条件预测残差运动差平面，从而编辑重建的三维表示。此外，头部-躯干-背景超分辨率模型（HTB-SR）用于合成具有自然躯干运动和可切换背景的逼真视频。最后，音频到运动模型（A2M）能够将音频信号转换为运动表示，支持未见身份的泛化，并且支持显式的眼睛闪烁和嘴巴幅度控制。
在实验中，Real3D-Portrait展现出了良好的泛化能力，能够为未见身份生成更逼真的说话头像视频。与以往的方法相比，Real3D-Portrait在身份保持、视觉质量和音频-唇部同步方面都有显著提升。通过消融研究，研究者们验证了每个组件的有效性。
Real3D-Portrait的提出，不仅是计算机图形学和计算机视觉领域的一次技术突破，也为实际应用带来了新的可能性。随着技术的不断进步，未来可能会出现更多基于此类技术的创新应用，从而在娱乐、教育、远程工作等多个领域产生深远影响。例如，在娱乐产业，这项技术可以用于创建虚拟偶像，为粉丝提供更加真实和互动的体验；在教育领域，可以用于制作更加生动的教学视频，提高学习效率；在远程工作场景，可以提供更加真实的视频会议体验，减少远程沟通的障碍。
然而，随着技术的发展，也必须考虑到其可能带来的伦理和社会问题。例如，这种高度逼真的三维重建技术可能被用于制作所谓的“深伪造”视频，这可能会对个人隐私和公共安全造成威胁。因此，研究者们在开发这类技术时，需要考虑到相应的法律和伦理约束，确保技术的应用不会对社会造成负面影响。通过在合成视频中添加水印、限制使用范围等措施，可以在一定程度上防止技术的滥用。
CVPR 2024：仅需文本或图像提示，新框架CustomNeRF精准编辑3D场景
【4月更文挑战第22天】CustomNeRF是CVPR 2024会议上的一项创新框架，它利用文本描述或参考图像实现3D场景的精准编辑。通过局部-全局迭代编辑（LGIE）训练和类别先验正则化，该框架能精确编辑前景区域同时保持背景一致性。尽管依赖预训练模型且局限于文本和图像输入，CustomNeRF在实验中展现了高效编辑能力，为3D场景编辑开辟新路径。[链接](
mip-NeRF是针对NeRF（Neural Radiance Fields）的改进模型，旨在解决NeRF在不同分辨率下渲染图像时的模糊和伪影问题。mip-NeRF通过引入多尺度表示和圆锥体采样，减少了图像伪影，提升了细节表现力，同时比NeRF快7%，模型大小减半。相比NeRF，mip-NeRF在标准数据集上的错误率降低17%，多尺度数据集上降低60%。此外，它的渲染速度比超采样NeRF快22倍。该模型适用于3D场景渲染和相关应用，具有广阔的发展前景。
CVPR 2024 Highlight：基于单曝光压缩成像，不依赖生成模型也能从单张图像中重建三维场景
【5月更文挑战第15天】CVPR 2024会议上，清华大学研究人员提出的SCINeRF利用单曝光压缩成像（SCI）技术结合神经辐射场（NeRF）进行3D场景重建。SCI以低成本捕捉高维数据，而SCINeRF将SCI的成像过程融入NeRF训练，实现复杂场景的高效重建。实验显示，该方法在图像重建和多视角图像生成方面取得优越性能，但实际应用仍需解决SCI系统设计、训练效率和模型泛化等挑战。[Link:
2D图像的三维重建是从一组2D图像中创建对象或场景的三维模型的过程。这个技术广泛应用于计算机视觉、机器人技术和虚拟现实等领域。 在本文中，我们将解释如何使用Python执行从2D图像到三维重建的过程。我们将使用TempleRing数据集作为示例，逐步演示这个过程。该数据集包含了在对象周围的一个环上采样的阿格里真托（Agrigento）“Dioskouroi神庙”复制品的47个视图。
基于affine+sift+GTM算法的图像配准和三维重建算法matlab仿真
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基于radon变换和CT算法的二维切片图像序列三维建模matlab仿真
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国科大本科生连续在CVPR，AAAI发文，系统提出三维模型库变形分析方法
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