Pose-Free Generalizable Rendering Transformer

📄 arXiv: 2310.03704v3 📥 PDF

作者: Zhiwen Fan, Panwang Pan, Peihao Wang, Yifan Jiang, Hanwen Jiang, Dejia Xu, Zehao Zhu, Dilin Wang, Zhangyang Wang

分类: cs.CV

发布日期: 2023-10-05 (更新: 2023-12-27)

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出Pose-Free框架以解决相机姿态依赖问题

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: 新视角合成 无姿态渲染 特征匹配 变换器 计算机视觉 图像生成 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的新视角合成方法依赖于准确的相机姿态获取，但这一过程常常受到误差影响，导致合成质量下降。
  2. PF-GRT框架通过消除对预先计算相机姿态的需求，利用直接从数据中学习的特征匹配来进行视图合成。
  3. 在LLFF、RealEstate-10k、Shiny和Blender数据集上的零-shot渲染实验中，PF-GRT生成的图像质量显著优于基线方法，且对测试相机姿态的噪声表现出鲁棒性。

📝 摘要（中文）

在新视角合成领域，预先获取相机姿态（如通过运动结构）一直是常规做法。然而，准确相机姿态的一致获取仍然难以实现，姿态提取中的错误会对视图合成过程产生不利影响。为了解决这一挑战，本文提出了PF-GRT，一个新的Pose-Free通用渲染变换器框架，消除了对预先计算相机姿态的需求，而是直接利用从数据中学习的特征匹配。PF-GRT使用局部相对坐标系进行参数化，其中一张源图像被设为原点。设计了一个OmniView变换器，用于在无姿态设置下融合多视图线索，进行无姿态视图融合和以原点为中心的聚合。最终像素强度通过另一个变换器进行调制和解码。PF-GRT在未见过的新场景中表现出令人印象深刻的泛化能力，实验表明其在生成照片级真实图像方面优于现有方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决新视角合成中对相机姿态的依赖问题。现有方法在姿态提取中容易出现误差，影响最终图像质量。

核心思路：PF-GRT框架的核心思想是通过消除对预先计算相机姿态的需求，转而利用从数据中学习的特征匹配进行视图合成。这种设计使得模型能够在未见过的场景中进行有效的泛化。

技术框架：PF-GRT的整体架构包括一个OmniView变换器，用于在无姿态设置下融合多视图信息。该框架通过选择一个源图像作为原点，进行无姿态视图的融合和原点中心的聚合。3D点特征通过投影到选定的原点平面进行采样，最终像素强度通过另一个变换器进行调制和解码。

关键创新：PF-GRT的主要创新在于其Pose-Free的设计理念，允许在没有预先计算相机姿态的情况下进行高质量的视图合成。这一方法与传统依赖姿态的合成方法本质上不同，显著提高了模型的适应性和泛化能力。

关键设计：在设计中，PF-GRT采用局部相对坐标系进行参数化，确保了源图像的选择和特征匹配的有效性。此外，模型的损失函数和网络结构经过精心设计，以优化图像生成质量和鲁棒性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在LLFF、RealEstate-10k、Shiny和Blender数据集上的实验结果显示，PF-GRT在零-shot渲染任务中生成的图像质量显著优于现有基线方法，具体提升幅度达到XX%（具体数据未知），并且在测试相机姿态的噪声下表现出良好的鲁棒性。

🎯 应用场景

PF-GRT框架在虚拟现实、增强现实和计算机图形学等领域具有广泛的应用潜力。其无姿态依赖的特性使得在动态环境中进行实时渲染成为可能，提升了用户体验和交互性。此外，该方法的泛化能力为新场景的快速适应提供了基础，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

In the field of novel-view synthesis, the necessity of knowing camera poses (e.g., via Structure from Motion) before rendering has been a common practice. However, the consistent acquisition of accurate camera poses remains elusive, and errors in pose extraction can adversely impact the view synthesis process. To address this challenge, we introduce PF-GRT, a new Pose-Free framework for Generalizable Rendering Transformer, eliminating the need for pre-computed camera poses and instead leveraging feature-matching learned directly from data. PF-GRT is parameterized using a local relative coordinate system, where one of the source images is set as the origin. An OmniView Transformer is designed for fusing multi-view cues under the pose-free setting, where unposed-view fusion and origin-centric aggregation are performed. The 3D point feature along target ray is sampled by projecting onto the selected origin plane. The final pixel intensities are modulated and decoded using another Transformer. PF-GRT demonstrates an impressive ability to generalize to new scenes that were not encountered during the training phase, without the need of pre-computing camera poses. Our experiments with zero-shot rendering on the LLFF, RealEstate-10k, Shiny, and Blender datasets reveal that it produces superior quality in generating photo-realistic images. Moreover, it demonstrates robustness against noise in test camera poses. Code is available at https://zhiwenfan.github.io/PF-GRT/.