三維動畫制作新技術PointProNets

    在三維動畫制作中，隨著3D采集設備的廣泛使用，越來越需要合并捕獲的噪聲和稀疏點云數據以準確表示底層結構。有許多算法依賴于各種假設，例如局部平滑性來解決這個不適定問題。然而，這樣的先驗導致重要特征和幾何細節的喪失。但是一個名為PointProNets：用卷積神經網絡整合點云的項目解決了這個問題，本次來自工匠動畫的小編為你帶來關于PointProNets：用卷積神經網絡整合點云的全面內容介紹。
    PointProNets：用卷積神經網絡整合點云是由Roveri, Öztireli, Pandele, 等人共同完成的。
   他們通過基于卷積神經網絡的技術提出了一種新穎的數據驅動方法，用于點云整合。他們的方法采用稀疏和嘈雜的點云作為輸入，并通過解決幾何中的模糊來產生精確表示下層表面的密集點云。然后，得到的點集可用于重建精確的流形表面并估計表面特性。為實現這一目標，他們提出了一種生成神經網絡架構，可以輸入和輸出點云，從深度學習文獻中解鎖一套強大的工具。他們使用這種架構將卷積神經網絡應用于局部幾何體，以實現高質量和高效的點云整合。這導致了更精確的表面，正如他們通過各種示例和與現有技術的比較所說明的那樣。
    以上就是關于PointProNets：用卷積神經網絡整合點云的全面內容介紹的全面內容介紹了，來自工匠動畫的小編感謝你的觀看。