ニューラルSDF

ニューラルSDFとは、深層学習を用いて3次元形状の符号付き距離関数を暗黙的に表現する手法の総称です。符号付き距離関数とは、空間内の任意の点から最も近い物体表面までの距離と、その内外面を示す符号を返す関数のことを指します。従来のポリゴンメッシュなどの陽な表現とは異なり、ニューラルネットワークの重みパラメータとして形状を記憶させる点が最大の特徴です。これにより、メモリ効率を高めながら、細部まで滑らかで連続的な形状を表現することが可能となっています。近年では、コンピュータビジョンやコンピュータグラフィックスの分野における3次元再構成の核心技術として、広く研究および応用が進められています。