DISN方法，即深度隐式表面网络（Deep Implicit Surface Network），是一种用于高质量单视图3D重建的深度学习技术。它通过预测带符号距离场（Signed Distance Field, SDF）来生成细节丰富的3D网格模型。DISN结合了全局图像特征和局部图像特征，从而能够捕捉到物体表面的细粒度细节，如孔洞和薄结构等。
具体来说，DISN首先估计相机姿态，将3D点投影到2D图像平面上，然后从图像特征图中提取局部特征，并与全局特征结合，推断出每个点的SDF值。最后，通过采样密集的3D网格并使用Marching Cubes算法生成3D网格模型。这种方法在单视图重建方面达到了最先进的性能，但仅适用于背景干净的输入图像。
DISN项目提供了一个全面的框架，适用于各种3D重建任务，如建筑设计、虚拟现实和机器人导航等
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