NeuS: Learning Neural Implicit Surfaces by Volume Rendering for Multi-view Reconstruction

https://github.com/Totoro97/NeuS

NeuS.pptx

主要贡献：

1. 利用MLP显式估计SDF，针对几何进行场景约束。
2. 提供了SDF转换为体密度的方法（Logistic密度函数的导数），沿用体渲染加强鲁棒性。
3. 提出由SDF生成的体密度参与渲染公式后，权重要满足的特点：（1）无偏性（2）遮挡感知。
4. 分析了以往体渲染的”有偏“问题，设计全新的”无偏“且”遮挡感知“（通过截断）的体渲染过程。
5. 得到最终的离散化体渲染公式。
6. 采样过程加入了可影响函数形状的可学习的s超参