VQ-NeRF: Vector Quantization Enhances Implicit Neural Representations

📄 arXiv: 2310.14487v1 📥 PDF

作者: Yiying Yang, Wen Liu, Fukun Yin, Xin Chen, Gang Yu, Jiayuan Fan, Tao Chen

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2023-10-23

备注: Submitted to the 38th Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence

💡 一句话要点

提出VQ-NeRF以解决隐式神经表示的计算复杂性问题

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

关键词: 隐式神经表示 向量量化 多尺度采样 渲染效率 几何保真度 语义一致性 计算机视觉

📋 核心要点

  1. 现有隐式神经表示方法在计算复杂性上存在显著挑战，限制了实际应用中的帧率和分辨率。
  2. VQ-NeRF通过向量量化降低NeRF的采样空间，并利用多尺度采样方案优化细节保留能力。
  3. 在DTU、BlendMVS和H3DS数据集上的实验表明，VQ-NeRF在渲染质量和效率上均优于现有方法。

📝 摘要（中文）

近年来，隐式神经表示的进展促进了高保真表面重建和逼真的新视角合成。然而，这些方法固有的计算复杂性显著限制了实际应用中的帧率和分辨率。为此，我们提出了VQ-NeRF，一个通过向量量化增强隐式神经表示的有效高效管道。该方法的核心在于将NeRF的采样空间降低到较低分辨率，并利用预训练的VAE解码器将其恢复到原始大小，从而有效缓解渲染过程中的采样时间瓶颈。尽管代码本提供了代表性特征，但由于高压缩率，重建场景的细节仍然具有挑战性。为此，我们设计了一种创新的多尺度NeRF采样方案，同时在压缩和原始尺度上优化NeRF模型，以增强网络保留细节的能力。我们还引入了语义损失函数，以提高3D重建的几何保真度和语义一致性。大量实验表明，我们的模型在渲染质量和效率之间实现了最佳平衡。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决隐式神经表示在高保真重建和新视角合成中的计算复杂性问题。现有方法在渲染过程中面临采样时间瓶颈，导致帧率和分辨率受限。

核心思路：VQ-NeRF的核心思路是通过向量量化降低NeRF的采样空间，并利用预训练的VAE解码器恢复到原始分辨率。这种设计旨在提高渲染效率，同时保持细节的保真度。

技术框架：VQ-NeRF的整体架构包括三个主要模块：首先是将输入数据通过向量量化降低分辨率；其次是使用VAE解码器恢复数据；最后是通过多尺度NeRF采样方案优化模型。

关键创新：本研究的关键创新在于提出了多尺度NeRF采样方案，能够在压缩和原始尺度上同时优化模型，从而有效保留细节。这一方法与传统的单一尺度优化方法有本质区别。

关键设计：在设计中，我们引入了语义损失函数，以提高几何保真度和语义一致性。此外，网络结构经过精心调整，以适应多尺度优化的需求，确保在高压缩率下仍能重建细节。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在DTU、BlendMVS和H3DS数据集上的实验结果显示，VQ-NeRF在渲染质量和效率上均显著优于现有方法，具体表现为在相同条件下提高了渲染速度和细节保留能力，达到了最佳的质量与效率平衡。

🎯 应用场景

VQ-NeRF的研究成果在计算机视觉和图形学领域具有广泛的应用潜力，尤其是在虚拟现实、增强现实和游戏开发中。通过提高渲染效率和质量，该方法能够支持更高分辨率和更复杂场景的实时渲染，推动相关技术的发展和应用。未来，VQ-NeRF还可能在自动驾驶、机器人视觉等领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in implicit neural representations have contributed to high-fidelity surface reconstruction and photorealistic novel view synthesis. However, the computational complexity inherent in these methodologies presents a substantial impediment, constraining the attainable frame rates and resolutions in practical applications. In response to this predicament, we propose VQ-NeRF, an effective and efficient pipeline for enhancing implicit neural representations via vector quantization. The essence of our method involves reducing the sampling space of NeRF to a lower resolution and subsequently reinstating it to the original size utilizing a pre-trained VAE decoder, thereby effectively mitigating the sampling time bottleneck encountered during rendering. Although the codebook furnishes representative features, reconstructing fine texture details of the scene remains challenging due to high compression rates. To overcome this constraint, we design an innovative multi-scale NeRF sampling scheme that concurrently optimizes the NeRF model at both compressed and original scales to enhance the network's ability to preserve fine details. Furthermore, we incorporate a semantic loss function to improve the geometric fidelity and semantic coherence of our 3D reconstructions. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of our model in achieving the optimal trade-off between rendering quality and efficiency. Evaluation on the DTU, BlendMVS, and H3DS datasets confirms the superior performance of our approach.