VQ-NeRF: Neural Reflectance Decomposition and Editing with Vector Quantization

📄 arXiv: 2310.11864v3 📥 PDF

作者: Hongliang Zhong, Jingbo Zhang, Jing Liao

分类: cs.CV, cs.GR, cs.LG

发布日期: 2023-10-18 (更新: 2023-11-11)

备注: Accepted by TVCG. Project Page: https://jtbzhl.github.io/VQ-NeRF.github.io/

DOI: 10.1109/TVCG.2023.3330518

💡 一句话要点

提出VQ-NeRF以解决3D场景中材料分解与编辑问题

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

关键词: 神经反射场 向量量化 材料编辑 3D场景 计算机图形学 虚拟现实 增强现实

📋 核心要点

  1. 现有的神经反射场方法仅使用连续表示，导致材料分解噪声和编辑复杂性。
  2. VQ-NeRF模型结合了连续和离散分支，利用向量量化实现材料的离散化和编辑。
  3. 在计算机生成和真实场景中评估，VQ-NeRF展示了优越的性能，首次实现离散材料编辑。

📝 摘要（中文）

我们提出了VQ-NeRF，这是一种双分支神经网络模型，结合了向量量化（VQ）技术，用于分解和编辑3D场景中的反射场。传统的神经反射场仅使用连续表示来建模3D场景，而现实中的物体通常由离散材料组成。这种缺乏离散化的方式可能导致材料分解噪声和复杂的材料编辑。我们的模型包括一个连续分支和一个离散分支，连续分支遵循传统流程预测分解材料，而离散分支则利用VQ机制将连续材料量化为单独的材料。通过离散化材料，我们的模型能够减少分解过程中的噪声，并生成离散材料的分割图。特定材料可以通过点击分割结果的相应区域轻松选择进行进一步编辑。此外，我们提出了一种基于dropout的VQ码字排名策略，以预测场景中的材料数量，从而减少材料分割过程中的冗余。我们在计算机生成和现实场景上评估了模型，展示了其优越的性能。根据我们所知，这是首个实现3D场景中离散材料编辑的模型。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决传统神经反射场在3D场景中材料分解和编辑的不足，特别是由于缺乏离散化而导致的噪声和复杂性问题。

核心思路：VQ-NeRF模型通过引入向量量化机制，构建了一个连续分支和一个离散分支，前者用于预测材料，后者则将连续材料量化为离散材料，从而简化编辑过程。

技术框架：模型的整体架构包括两个主要分支：连续分支负责材料的连续预测，离散分支则通过VQ机制实现材料的离散化。模型还集成了dropout-based VQ码字排名策略，以优化材料数量的预测。

关键创新：VQ-NeRF的最大创新在于首次实现了3D场景中离散材料的编辑，解决了传统方法的噪声问题，并简化了材料选择和编辑的过程。

关键设计：模型设计中，VQ机制用于材料的量化，dropout策略用于减少冗余，网络结构采用双分支设计，确保了材料分解的准确性和编辑的灵活性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，VQ-NeRF在计算机生成和真实场景上均表现出色，相较于传统方法，材料分解噪声显著降低，编辑过程更加直观和高效，具体性能数据未提供。

🎯 应用场景

该研究在计算机图形学、虚拟现实和增强现实等领域具有广泛的应用潜力。通过实现高效的材料分解与编辑，VQ-NeRF能够提升3D场景的真实感和交互性，推动相关技术的发展与应用。

📄 摘要（原文）

We propose VQ-NeRF, a two-branch neural network model that incorporates Vector Quantization (VQ) to decompose and edit reflectance fields in 3D scenes. Conventional neural reflectance fields use only continuous representations to model 3D scenes, despite the fact that objects are typically composed of discrete materials in reality. This lack of discretization can result in noisy material decomposition and complicated material editing. To address these limitations, our model consists of a continuous branch and a discrete branch. The continuous branch follows the conventional pipeline to predict decomposed materials, while the discrete branch uses the VQ mechanism to quantize continuous materials into individual ones. By discretizing the materials, our model can reduce noise in the decomposition process and generate a segmentation map of discrete materials. Specific materials can be easily selected for further editing by clicking on the corresponding area of the segmentation outcomes. Additionally, we propose a dropout-based VQ codeword ranking strategy to predict the number of materials in a scene, which reduces redundancy in the material segmentation process. To improve usability, we also develop an interactive interface to further assist material editing. We evaluate our model on both computer-generated and real-world scenes, demonstrating its superior performance. To the best of our knowledge, our model is the first to enable discrete material editing in 3D scenes.