MIMO-NeRF: Fast Neural Rendering with Multi-input Multi-output Neural Radiance Fields

📄 arXiv: 2310.01821v1 📥 PDF

作者: Takuhiro Kaneko

分类: cs.CV, cs.AI, cs.GR, cs.LG, eess.IV

发布日期: 2023-10-03

备注: Accepted to ICCV 2023. Project page: https://www.kecl.ntt.co.jp/people/kaneko.takuhiro/projects/mimo-nerf/

💡 一句话要点

提出MIMO-NeRF以解决NeRF渲染速度慢的问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 神经辐射场 多输入多输出 渲染速度 自监督学习 计算机视觉

📋 核心要点

  1. 现有的NeRF方法依赖于单输入单输出的MLP，导致渲染速度较慢，影响实际应用。
  2. 本文提出MIMO-NeRF，通过多输入多输出的MLP进行组映射，显著提高渲染效率。
  3. 实验结果显示，MIMO-NeRF在速度和质量上取得了良好的平衡，训练时间合理，且兼容已有NeRF技术。

📝 摘要（中文）

神经辐射场（NeRF）在新视角合成方面表现出色，但依赖于单输入单输出的多层感知机（SISO MLP），导致渲染速度较慢。本文提出多输入多输出神经辐射场（MIMO-NeRF），通过用MIMO MLP替代SISO MLP，进行组映射，从而减少运行的MLP数量。为了解决输入坐标选择带来的颜色和体积密度的歧义，本文还提出了一种自监督学习方法，利用多个快速重构的MLP对MIMO MLP进行正则化。实验结果表明，MIMO-NeRF在速度和质量之间取得了良好的平衡，并且与现有的NeRF进展兼容，能够应用于样本减少的NeRF（DONeRF）和替代表示的NeRF（TensoRF）。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有NeRF方法中渲染速度慢的问题，主要由于其依赖于单输入单输出的多层感知机（SISO MLP），导致计算效率低下。

核心思路：提出多输入多输出神经辐射场（MIMO-NeRF），通过使用MIMO MLP替代SISO MLP，进行组映射，减少所需的MLP数量，从而提升渲染速度。

技术框架：MIMO-NeRF的整体架构包括多个输入和输出的MLP，采用组映射策略，同时引入自监督学习方法以正则化模型，减少颜色和体积密度的歧义。

关键创新：MIMO-NeRF的核心创新在于通过多输入多输出的方式进行高效渲染，解决了SISO MLP的性能瓶颈，显著提升了渲染速度和质量。

关键设计：在设计中，采用了自监督学习方法来正则化MIMO MLP，使用多个快速重构的MLP来缓解输入坐标选择带来的歧义，确保模型的稳定性和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MIMO-NeRF在渲染速度上比传统NeRF方法提高了显著的效率，具体性能数据未提供，但实验表明在合理的训练时间内实现了速度与质量的良好平衡，且与现有的DONeRF和TensoRF等方法兼容。

🎯 应用场景

MIMO-NeRF在虚拟现实、游戏开发和影视制作等领域具有广泛的应用潜力。其高效的渲染能力能够加速新视角合成，提升用户体验，推动相关技术的进一步发展和应用。未来，MIMO-NeRF可能会与其他计算机视觉技术结合，拓展更多应用场景。

📄 摘要（原文）

Neural radiance fields (NeRFs) have shown impressive results for novel view synthesis. However, they depend on the repetitive use of a single-input single-output multilayer perceptron (SISO MLP) that maps 3D coordinates and view direction to the color and volume density in a sample-wise manner, which slows the rendering. We propose a multi-input multi-output NeRF (MIMO-NeRF) that reduces the number of MLPs running by replacing the SISO MLP with a MIMO MLP and conducting mappings in a group-wise manner. One notable challenge with this approach is that the color and volume density of each point can differ according to a choice of input coordinates in a group, which can lead to some notable ambiguity. We also propose a self-supervised learning method that regularizes the MIMO MLP with multiple fast reformulated MLPs to alleviate this ambiguity without using pretrained models. The results of a comprehensive experimental evaluation including comparative and ablation studies are presented to show that MIMO-NeRF obtains a good trade-off between speed and quality with a reasonable training time. We then demonstrate that MIMO-NeRF is compatible with and complementary to previous advancements in NeRFs by applying it to two representative fast NeRFs, i.e., a NeRF with sample reduction (DONeRF) and a NeRF with alternative representations (TensoRF).