Implicit Shape and Appearance Priors for Few-Shot Full Head Reconstruction
作者: Pol Caselles, Eduard Ramon, Jaime Garcia, Gil Triginer, Francesc Moreno-Noguer
分类: cs.CV
发布日期: 2023-10-12 (更新: 2025-02-02)
备注: Accepted at IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI) 2025
DOI: 10.1109/TPAMI.2025.3540542
💡 一句话要点
提出隐式形状与外观先验以解决少样本全头重建问题
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 3D重建 少样本学习 神经网络 坐标表示 概率先验 光线追踪 动态缓存 H3DS数据集
📋 核心要点
- 现有的多视角3D重建方法通常需要大量输入视图和复杂的优化过程，限制了其在少样本场景下的应用。
- 本文提出了一种结合概率形状和外观先验的坐标表示方法，能够在少量输入图像下实现高效的3D头部重建。
- 通过扩展H3DS数据集并进行实验，结果表明该方法在几何重建上达到了最先进的水平，且速度显著提升。
📝 摘要（中文）
近年来，基于坐标的神经表示学习技术在多视角3D重建任务中取得了显著成果。然而，这些方法通常需要大量输入视图（通常为数十个）和计算密集的优化过程。本文针对少样本全3D头部重建问题，提出了一种结合概率形状和外观先验的坐标表示方法，从而在仅使用少量输入图像（甚至单张图像）时实现更快的收敛和更好的泛化能力。测试过程中，我们利用该先验引导带符号距离函数的拟合过程，并结合可并行的光线追踪和动态缓存策略，提出了一种高效准确的少样本全3D头部重建方法。此外，我们扩展了H3DS数据集，包含60个高分辨率的全头扫描及其对应的姿态图像和掩膜，用于评估。通过利用该数据集，我们展示了该方法在几何重建方面的卓越能力，同时比以往方法快了一个数量级。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决少样本全3D头部重建问题，现有方法在输入视图数量不足时表现不佳，且优化过程复杂，计算成本高。
核心思路：通过引入概率形状和外观先验，结合坐标表示，使得模型在仅有少量输入图像时也能快速收敛并提高泛化能力。
技术框架：整体架构包括数据预处理、先验引导的拟合过程、可并行的光线追踪和动态缓存策略。具体流程为：首先利用先验信息初始化模型，然后通过可微渲染器进行优化，最后生成高质量的3D重建结果。
关键创新：最重要的技术创新在于将概率先验有效地融入到坐标表示中，使得模型在少样本情况下依然能够保持高效和准确的重建能力，这与传统方法的依赖大量视图的做法形成鲜明对比。
关键设计：在参数设置上，采用了适应性损失函数以平衡重建质量与计算效率，同时网络结构设计上引入了动态缓存机制，以加速光线追踪过程。具体细节包括对先验信息的建模和在训练过程中动态调整的策略。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的方法在几何重建上达到了最先进的水平，重建速度比以往方法快了一个数量级，且在使用单张图像时仍能保持高质量的重建效果。这一成果展示了该方法在少样本学习中的强大能力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括虚拟现实、增强现实、影视特效制作以及人机交互等场景。通过实现高效的3D头部重建，能够为用户提供更加真实和沉浸的体验，推动相关技术的进一步发展和应用。
📄 摘要（原文）
Recent advancements in learning techniques that employ coordinate-based neural representations have yielded remarkable results in multi-view 3D reconstruction tasks. However, these approaches often require a substantial number of input views (typically several tens) and computationally intensive optimization procedures to achieve their effectiveness. In this paper, we address these limitations specifically for the problem of few-shot full 3D head reconstruction. We accomplish this by incorporating a probabilistic shape and appearance prior into coordinate-based representations, enabling faster convergence and improved generalization when working with only a few input images (even as low as a single image). During testing, we leverage this prior to guide the fitting process of a signed distance function using a differentiable renderer. By incorporating the statistical prior alongside parallelizable ray tracing and dynamic caching strategies, we achieve an efficient and accurate approach to few-shot full 3D head reconstruction. Moreover, we extend the H3DS dataset, which now comprises 60 high-resolution 3D full head scans and their corresponding posed images and masks, which we use for evaluation purposes. By leveraging this dataset, we demonstrate the remarkable capabilities of our approach in achieving state-of-the-art results in geometry reconstruction while being an order of magnitude faster than previous approaches.