点云 / 粗体素转 Mesh。挺老的文章了，用的 GAN。

[2111.04276] Deep Marching Tetrahedra: a Hybrid Representation for High-Resolution 3D Shape Synthesis（2021 年 11 月）

DMTeT Workflow

• 给点云，用一个叫 PVCNN 的网络作为 Encoder 计算它的特征；
• 考虑空间中一个充分大的四面体网格（能包围住物体），在每个格点插值插出这个格点的特征；
• 用一个 MLP 通过特征算每个格点的 SDF；

什么是 SDF？

Signed Distance Function，描述一个点到表面的带符号距离。点在表面内部则为负，反之为正。

• 考虑什么时候一个四面体会跟物体的表面相交，答案是，它的四个顶点的 SDF 有异号的时候。这样提取出所有位于物体表面的四面体 $T_{surf}$；
• 用一个 GCN 网络进行表面微调：输入 $T_{surf}$ 的每个顶点位置和 SDF 和相关信息，输出顶点位置应该微调多少。以下称这个操作叫表面微调；
• 体细分：把每个表面上的四面体拆成八个，把不和表面相交的四面体丢掉；
• 表面微调；
• Martching Tetrahedra（MT）：这一步用于利用 SDF 把四面体转化为 Mesh。对每个四面体，其上四个点的 SDF 正负有 16 种情况，分类：
  • 全同号，不和表面相交，丢掉；
  • 三个同号，切出一个三角形面；
  • 二正二负，切出一个四边形面；
    
• 面细分：字面意思；
• 表面微调。
  此外 DMTeT 还准备了一个 Discriminator 用于和上面的生成步骤绑在一起对抗训练。