NeRS: Neural Reflectance Surfaces for Sparse-view 3D Reconstruction in the Wild

Abstract：

NeRS learns a neural shape representation of a closed surface that is diffeomorphic to a
sphere, guaranteeing water-tight reconstructions.

NeRS用神经网络建模物体形状，可以对封闭表面进行建模，并且保证该表面与球形拓扑结构同构，从而确保重建结果完全密闭。另外，NeRS可以根据稀疏的图片推测出物体的3D形状，可利用日常采集数据（非实验室数据）对物体进行3D重建，很好很强大👍。

相比于NeRF, NeRS将视角相关的外观参数化为三部分：

        1. environmental illumination：环境光

        2. diffuse color (albedo)：漫反射

        3. specular “shininess.”：高光反射

        这三个参数的详细介绍请参考：Blinn-Phong光照模型详解_dx1313113的博客-优快云博客

作者利用NeRS对各种in the wild的物体都进行了重建，效果如下：

Meth