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基于扩散模型与神经辐射场的单视图动物三维重建算法
目录
内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.2相关研究领域概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
1.3核心概念界定．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
1.4本文主要内容及贡献．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
相关理论与技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
2.1基于图像的三维重建技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
2.2扩散模型原理与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
2.3神经辐射场模型概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
2.4单视图三维重建现有挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
单视图动物三维重建总体框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
3.1系统架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
3.2数据处理流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
3.3关键模块功能．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
基于扩散模型的图像优化生成模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
4.1初始几何结构生成．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
4.2基于扩散的细节增强机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
4.3鲁棒的图像约束集成．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48
4.4输出图像质量评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49
神经辐射场三维场景表达模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54
5.1几何与外观特征的联合表示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57
5.2空间采样策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58
5.3渲染效率与精度平衡．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．60
融合策略与联合优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．63
6.1优化目标函数构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．66
6.2图像到三维的映射关联．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．67
6.3迭代优化算法设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．69
6.4损失函数分解与学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．71
实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．72
7.1数据集描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．74
7.2实验设置与评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．75
7.3定量对比实验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．76
7.4定性结果展示与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．79
7.5鲁棒性与泛化能力分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．81
算法局限性讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．84
8.1存在的主要问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．88
8.2改进方向与未来工作展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．92
1.内容概括
本研究围绕动物三维重建领域，创新性提出一种使用扩散模型结合神经辐射场技术的单视内容动物三维重建算法。在此领域，传统的算法复
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