Reconstructing surface meshes from multi-view images has remained a core challenge in recent years. Most existing methods, whether implicit or explicit, depend on intermediate representations and post-processing steps like Marching Cubes or TSDF fusion, often resulting in artifacts and fragmented geometry. Directly optimizing explicit meshes is a promising approach. However, it presents two critical challenges. The first is how to adaptively refine mesh topology to capture detail without introducing degenerate faces. The second is how to maintain consistent UV coordinates for high-fidelity texturing as the mesh structure evolves. To overcome these, we propose ExMesh, a novel framework that directly optimizes explicit meshes by integrating differentiable optimization with discrete topology updates. Specifically, we introduce an adaptive vertex splitting and merging strategy, along with real-time UV maintenance, to enable coarse-to-fine optimization while preserving geometric integrity. To our knowledge, ExMesh is the first framework to seamlessly integrate discrete topology operations into a continuous differentiable optimization pipeline. Extensive experiments demonstrate that ExMesh achieves a balance among accuracy, computational efficiency, and mesh conciseness.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

NeurIPS 2025|从层次化掩码的视角统一并增强 Graph Transformer
连续表示方法、理论与应用:综述与前瞻
专知会员服务
23+阅读 · 2025年5月28日
AAAI2024|场景图知识增强多模态结构化表示能力
专知会员服务
38+阅读 · 2024年1月14日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
Image Captioning 36页最新综述, 161篇参考文献
专知
90+阅读 · 2018年10月23日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
用 LDA 和 LSA 两种方法来降维和做 Topic 建模
AI研习社
13+阅读 · 2018年8月24日
读书报告 | Deep Learning for Extreme Multi-label Text Classification
科技创新与创业
48+阅读 · 2018年1月10日
国家自然科学基金
9+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
14+阅读 · 2021年3月10日
Arxiv
10+阅读 · 2021年2月26日
VIP会员
相关主题
最新内容
《美空军2026条令文件:对海压制作战》
专知会员服务
22+阅读 · 11月9日
人工智能与战争的未来
专知会员服务
9+阅读 · 11月8日
《Agent Mosaic:识别智能体LLM系统中的机密泄露》
专知会员服务
10+阅读 · 11月8日
人工智能在军事教育中的应用:若干视角与经验
专知会员服务
11+阅读 · 11月6日
“星链”减速与不断适应的乌克兰
专知会员服务
9+阅读 · 11月6日
美国中期选举之后:帕兰提尔面临不确定性?
专知会员服务
6+阅读 · 11月6日
相关VIP内容
NeurIPS 2025|从层次化掩码的视角统一并增强 Graph Transformer
连续表示方法、理论与应用:综述与前瞻
专知会员服务
23+阅读 · 2025年5月28日
AAAI2024|场景图知识增强多模态结构化表示能力
专知会员服务
38+阅读 · 2024年1月14日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
相关基金
国家自然科学基金
9+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员