NKSR

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NKSR 把 Neural Kernel Fields 从单物体推广到了大规模场景，紧凑核函数配合稀疏线性求解器，能在几秒内从百万级点云重建出干净且闭合的网格，超大场景还能以 out-of-core 方式处理。它通过梯度拟合来抵抗噪声，这对来自激光雷达、摄影测量或手机扫描的粗糙数据尤其关键，不再依赖理想化的合成输入。做数字孪生或 SLAM 后处理的人，如果想把手头采集的原始几何变成可用的表面模型，这个项目值得当作一个扎实、文档清晰的参考，拿来和经典的 Poisson 重建放在一起比较。