三维动画制作新技术PointProNets

    在三维动画制作中，随着3D采集设备的广泛使用，越来越需要合并捕获的噪声和稀疏点云数据以准确表示底层结构。有许多算法依赖于各种假设，例如局部平滑性来解决这个不适定问题。然而，这样的先验导致重要特征和几何细节的丧失。但是一个名为PointProNets：用卷积神经网络整合点云的项目解决了这个问题，本次来自工匠动画的小编为你带来关于PointProNets：用卷积神经网络整合点云的全面内容介绍。
    PointProNets：用卷积神经网络整合点云是由Roveri, Öztireli, Pandele, 等人共同完成的。
   他们通过基于卷积神经网络的技术提出了一种新颖的数据驱动方法，用于点云整合。他们的方法采用稀疏和嘈杂的点云作为输入，并通过解决几何中的模糊来产生精确表示下层表面的密集点云。然后，得到的点集可用于重建精确的流形表面并估计表面特性。为实现这一目标，他们提出了一种生成神经网络架构，可以输入和输出点云，从深度学习文献中解锁一套强大的工具。他们使用这种架构将卷积神经网络应用于局部几何体，以实现高质量和高效的点云整合。这导致了更精确的表面，正如他们通过各种示例和与现有技术的比较所说明的那样。
    以上就是关于PointProNets：用卷积神经网络整合点云的全面内容介绍的全面内容介绍了，来自工匠动画的小编感谢你的观看。