Reconstructive Latent-Space Neural Radiance Fields for Efficient 3D Scene Representations
作者: Tristan Aumentado-Armstrong, Ashkan Mirzaei, Marcus A. Brubaker, Jonathan Kelly, Alex Levinshtein, Konstantinos G. Derpanis, Igor Gilitschenski
分类: cs.CV
发布日期: 2023-10-27
💡 一句话要点
提出潜在空间神经辐射场以解决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 自编码器 3D场景表示 渲染速度 视觉伪影 计算机图形学 机器人导航
📋 核心要点
- 现有的神经辐射场（NeRF）方法在渲染速度和视觉质量上存在不足，限制了其广泛应用。
- 本文提出了一种结合自编码器与NeRF的方法，通过渲染潜在特征来提高渲染效率和图像质量。
- 实验结果表明，潜在空间NeRF的渲染速度超过标准NeRF三倍，且在性能上仅有小幅下降。
📝 摘要（中文）
神经辐射场（NeRF）已被证明是强大的3D表示方法，能够高质量合成复杂场景的新视图。然而，NeRF的渲染速度慢和视觉伪影问题限制了其在许多应用中的采用。本文探讨将自编码器（AE）与NeRF结合，渲染潜在特征而非颜色，并进行卷积解码。所提出的潜在空间NeRF能够以超过三倍的速度渲染出比标准颜色空间NeRF更高质量的新视图，AE能够纠正某些视觉伪影。我们的方法与其他提高NeRF效率的技术相互独立，并且可以通过缩小AE架构来控制效率与图像质量之间的权衡，实现超过13倍的渲染速度提升，性能下降幅度较小。我们希望该方法能够为下游任务提供高保真且高效的3D场景表示，尤其是在需要保持可微分性的机器人场景中。
🔬 方法详解
问题定义：现有的神经辐射场（NeRF）在渲染速度慢和视觉伪影方面存在显著问题，这限制了其在图形、视觉和机器人等领域的应用。
核心思路：本文提出将自编码器（AE）与NeRF结合，渲染潜在特征而非直接渲染颜色，从而提高渲染速度并改善视觉质量。AE能够有效纠正某些视觉伪影，提升最终图像的质量。
技术框架：整体架构包括一个自编码器和一个神经辐射场模块。首先，输入数据通过自编码器提取潜在特征，然后将这些特征传递给NeRF进行渲染，最后通过卷积解码生成最终图像。
关键创新：最重要的创新在于将自编码器与NeRF结合，形成潜在空间NeRF，这一方法在渲染速度和图像质量上均优于传统的颜色空间NeRF。
关键设计：在设计中，AE的架构可以根据需要进行缩小，以控制效率与图像质量之间的权衡。损失函数的设计也考虑了视觉伪影的纠正，确保最终输出的高质量。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，潜在空间NeRF的渲染速度超过标准NeRF三倍，且在缩小AE架构的情况下，渲染速度提升可达13倍，性能下降幅度较小。这表明该方法在效率和质量之间实现了良好的平衡。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括计算机图形学、虚拟现实、增强现实以及机器人导航等。通过提供高效且高保真的3D场景表示，该方法能够推动相关领域的技术进步，尤其是在需要实时渲染和持续学习的场景中。
📄 摘要（原文）
Neural Radiance Fields (NeRFs) have proven to be powerful 3D representations, capable of high quality novel view synthesis of complex scenes. While NeRFs have been applied to graphics, vision, and robotics, problems with slow rendering speed and characteristic visual artifacts prevent adoption in many use cases. In this work, we investigate combining an autoencoder (AE) with a NeRF, in which latent features (instead of colours) are rendered and then convolutionally decoded. The resulting latent-space NeRF can produce novel views with higher quality than standard colour-space NeRFs, as the AE can correct certain visual artifacts, while rendering over three times faster. Our work is orthogonal to other techniques for improving NeRF efficiency. Further, we can control the tradeoff between efficiency and image quality by shrinking the AE architecture, achieving over 13 times faster rendering with only a small drop in performance. We hope that our approach can form the basis of an efficient, yet high-fidelity, 3D scene representation for downstream tasks, especially when retaining differentiability is useful, as in many robotics scenarios requiring continual learning.