雷鋒網(wǎng)(公眾號(hào)：雷鋒網(wǎng))AI研習(xí)社【本期論文】

Hierarchical Surface Prediction for 3D Object Reconstruction

用層進(jìn)表面預(yù)測(cè)來(lái)重建三維物體

用圖像來(lái)重建3D數(shù)字幾何結(jié)構(gòu)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域一個(gè)非常核心的問(wèn)題。這種技術(shù)在許多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，例如電影制作、視頻游戲的內(nèi)容生成、虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、3D打印等等。

伯克利人工智能研究中心的Christian H?ne等人發(fā)表一篇論文 Hierarchical Surface Prediction for 3D Object Reconstruction，論文中他們討論如何從單張色彩圖像重建出高質(zhì)量的3D幾何結(jié)構(gòu)，就像下面這幅圖所顯示的。

人類可以輕易地基于2D彩色圖片，建立3D幾何模型。在電子游戲和動(dòng)畫(huà)電影中，這樣的例子不勝枚舉。如果我們想要在游戲中新增一種武器，通常美術(shù)師可以根據(jù)簡(jiǎn)單的一副照片，就可以繪制出一個(gè)相似的3D幾何模型。

如果人類可以辦到，機(jī)器人未嘗不能小試牛刀。在類似上文描述的建模過(guò)程中，有個(gè)問(wèn)題由此引出——人類的雙目視覺(jué)，針對(duì)3D幾何建模，是否完全必要？

數(shù)學(xué)家通常會(huì)說(shuō)，這種算法具有三次復(fù)雜度或者三位縮放。這就意味著，如果我們想提高哪怕一點(diǎn)點(diǎn)3D模型的分辨率，也都需要再花費(fèi)很長(zhǎng)很長(zhǎng)時(shí)間。三維部件的難度非常大，即便是采用這種的方法，使用適高分辨率，也是不能忍受的。

本期論文提供了一個(gè)打破這種限制的方法，這種新的方法依然采用學(xué)習(xí)算法來(lái)預(yù)測(cè)幾何體，但是它是分步驟建立3D模型：這意味著剛開(kāi)始，它只是估計(jì)粗略的幾何形體，然后重復(fù)上述過(guò)程，增加越來(lái)越多的細(xì)節(jié)，幾步過(guò)后，幾何體變得越來(lái)越精細(xì)。

現(xiàn)在，只有我們很仔細(xì)地設(shè)計(jì)精細(xì)算法才會(huì)起作用。如何實(shí)現(xiàn)精細(xì)化呢？論文討論了利用創(chuàng)建模型的每一步蘊(yùn)含的額外信息，也就是說(shuō)，我們把預(yù)測(cè)的3D模型想象成一些小塊的集合，每一個(gè)快被分類成空閑空間，被占用的空間或表面。通過(guò)這項(xiàng)分類， 我們才有可能集中精力去精細(xì)化模型的表面，這顯著改善了算法運(yùn)行的時(shí)間。結(jié)果，相比于之前的方法，我們得到了更高分辨率的3D模型。雖然輸出結(jié)果仍然不是超高分辨率，但是結(jié)果捕獲了相當(dāng)數(shù)量的表面細(xì)節(jié)信息。

這篇論文在將來(lái)可以節(jié)省很多業(yè)內(nèi)3D建模美術(shù)家的時(shí)間?？茖W(xué)研究是人類進(jìn)步的基石，期待以后會(huì)有更多相關(guān)課題的研究可以改變世界，讓我們的生活變得更加美好。

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論文傳送：https://arxiv.org/abs/1705.08168（需翻墻）

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