Deep Local Shapes：学习局部SDF优先以实现详细的3D重建
“Deep Local Shapes” 是一种用于3D重建的方法，它通过学习局部的 Signed Distance Functions (SDF) 来实现更详细和精确的三维模型重建。该方法基于这样一个理念：相比于全球模型，局部模型因为专注于更小的范围，可以更好地捕获细节和复杂结构。
下面是一些关键点和实现细节：
签名距离函数 (SDF)：SDF是一种表示3D形状的方法，通过计算空间中任意一点到最近的表面的有向距离来定义。这个距离在表面内为负，表面外为正，表面上为零。SDF允许我们在形状内部、表面和外部进行一致的几何重建。
局部范围学习：Deep Local Shapes方法关注局部性质，通过将3D空间划分为多个小块（局部区域），分别学习每个块的SDF表示。这种方式能更详细地捕捉几何特征，如表面纹理、小孔以及复杂交接处。
神经网络结构：通常使用深度神经网络结构（如卷积神经网络或变体）来学习这些局部SDF。通过神经网络的深度特征提取能力，可以有效捕获细节和复杂的几何关系。
数据驱动：方法需要一个大型数据集进行训练，数据集通常包含多种3D物体及其SDF值。通过大规模的训练，模型可以学习到丰富的形状特征和局部几何模式。
组装全局模型：尽管重点在于局部学习，但为了实现完整对象的3D重建，方法需要一个步骤将所有局部模块组合成一个完整的3D模型。这常常涉及到边界融合和一致性处理，以确保最终模型的平滑和结构连贯。
应用领域：该技术可广泛应用于游戏、影视视觉效果、虚拟现实、增强现实以及学术研究等领域，需要高精度3D模型的地方。
通过Deep Local Shapes的局部SDF学习，3D重建过程能够更高效地生成具有复杂几何细节的模型，克服了传统全局方法在处理复杂性和细节保持时的不足。