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Marching cubes
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JAX3D 支持分层 NeRF，实现高级三维渲染和重建
研究人员开发了一种使用 JAX 和 jax3d 库创建分层神经辐射场（NeRF）的方法。该方法支持体积渲染、新视角合成和三维重建。本教程详细介绍了构建合成数据集、实现带有位置编码和分层采样的 NeRF，以及使用 JAX 的 JIT 编译和 Adam 优化进行训练的过程。结果通过 PSNR 等指标以及深度、不透明度和提取几何形状的视觉输出来评估。
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TetraSDF框架能够从神经SDF中精确提取表面
研究人员推出了一种新颖的框架TetraSDF，用于从神经符号距离函数（SDF）中提取显式表面。与引入离散化误差或仅限于更简单的ReLU MLP的传统方法不同，TetraSDF采用了多分辨率四面体位置编码器。这种方法能够学习高频SDF，同时能够将零水平集精确提取为三角形网格。在各种基准测试中，TetraSDF在SDF重建精度方面已显示出与现有基于网格的编码器相当或更优的性能。
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AI模型直接从医学影像生成心脏网格
研究人员开发了一种新颖的端到端网络，用于直接从3D医学影像重建心脏网格，绕过了传统的分割和网格生成步骤。该方法利用3D Swin Transformer进行特征提取，并使用图注意力网络（GAT）将模板网格变形到心脏边界。在MM-WHS 2017基准测试中，该方法取得了具有竞争力的分割分数，并提高了网格质量，在一次前向传播中即可生成可用于仿真的网格。