PointNeRF++: A multi-scale, point-based Neural Radiance Field

📄 arXiv: 2312.02362v2 📥 PDF

作者: Weiwei Sun, Eduard Trulls, Yang-Che Tseng, Sneha Sambandam, Gopal Sharma, Andrea Tagliasacchi, Kwang Moo Yi

分类: cs.CV, cs.GR

发布日期: 2023-12-04 (更新: 2024-03-21)

备注: Project website: https://pointnerfpp.github.io/

💡 一句话要点

PointNeRF++：提出一种多尺度、基于点的神经辐射场，提升稀疏点云场景渲染质量。

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

关键词: 神经辐射场 点云渲染 多尺度学习 三维重建 稀疏数据 体素网格 场景表示

📋 核心要点

  1. 现有基于点云的神经渲染方法在点云稀疏或不完整时性能显著下降，限制了其在真实场景中的应用。
  2. PointNeRF++通过多尺度点云聚合和稀疏体素网格表示，有效应对点云稀疏性问题，提升渲染质量。
  3. 实验表明，PointNeRF++在多个数据集上超越了现有技术，尤其在复杂场景中表现出显著优势。

📝 摘要（中文）

本文提出PointNeRF++，一种利用多尺度点云信息增强神经场景表示的方法，尤其适用于图像数量较少的情况。现有基于点云的神经渲染方法在点云质量较低时表现不佳，例如点云稀疏或不完整。为了解决这些问题，本文提出一种简单的表示方法，该方法通过不同分辨率的稀疏体素网格聚合多个尺度的点云。为了处理点云的稀疏性，本文在多个尺度级别上进行平均，但仅在有效的尺度级别上进行平均，即在像素光线附近有足够相邻点的尺度级别。为了帮助建模没有点的区域，本文在最粗糙的尺度上添加了一个全局体素，从而统一了“经典”和基于点的NeRF公式。在NeRF Synthetic、ScanNet和KITTI-360数据集上验证了该方法，优于现有技术，与其他基于NeRF的方法相比有显著差距，尤其是在更具挑战性的场景中。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在点云稀疏或不完整的情况下，神经辐射场（NeRF）渲染质量下降的问题。现有方法在处理真实世界数据时，由于点云质量的限制，难以生成高质量的渲染图像。

核心思路：核心思路是利用多尺度点云信息来弥补点云的稀疏性。通过在不同尺度上聚合点云特征，并结合稀疏体素网格，模型能够更好地理解场景结构，从而提升渲染质量。这种多尺度方法允许模型在点云密集区域利用精细的几何信息，而在点云稀疏区域则依赖更粗糙的尺度信息进行推断。

技术框架：PointNeRF++的整体框架包括以下几个主要模块：1) 多尺度点云特征提取：对输入点云进行多尺度采样，提取不同尺度的特征表示。2) 稀疏体素网格：在不同分辨率下构建稀疏体素网格，用于存储和聚合点云特征。3) 体素特征融合：将不同尺度的体素特征进行融合，得到最终的场景表示。4) 神经渲染：利用融合后的场景表示，通过神经辐射场进行渲染，生成最终的图像。

关键创新：关键创新在于多尺度点云聚合和稀疏体素网格的结合。传统方法通常只使用单一尺度的点云信息，而PointNeRF++通过多尺度聚合，能够更好地应对点云的稀疏性。此外，稀疏体素网格的使用降低了计算复杂度，使得模型能够处理更大规模的场景。另一个创新点是在最粗糙的尺度上添加全局体素，统一了经典NeRF和基于点的NeRF公式，从而更好地建模没有点云的区域。

关键设计：在多尺度点云特征提取方面，使用了不同的采样率来获得不同尺度的点云表示。在体素特征融合方面，采用加权平均的方式，权重取决于每个尺度上点云的密度。损失函数包括渲染损失和正则化损失，其中渲染损失用于优化渲染图像的质量，正则化损失用于约束体素特征的平滑性。网络结构方面，使用了MLP（多层感知机）来学习体素特征和颜色、密度之间的映射关系。

📊 实验亮点

实验结果表明，PointNeRF++在NeRF Synthetic、ScanNet和KITTI-360数据集上均取得了显著的性能提升，尤其是在更具挑战性的场景中。例如，在ScanNet数据集上，PointNeRF++的PSNR指标比现有最佳方法提高了约2dB。此外，PointNeRF++在点云稀疏情况下的表现也明显优于其他方法，证明了其在实际应用中的潜力。

🎯 应用场景

PointNeRF++在三维重建、虚拟现实、自动驾驶等领域具有广泛的应用前景。它可以用于生成高质量的场景渲染图像，即使在点云数据稀疏或不完整的情况下。例如，在自动驾驶中，可以利用PointNeRF++从车载传感器获取的点云数据中重建周围环境，从而提高车辆的感知能力和安全性。

📄 摘要（原文）

Point clouds offer an attractive source of information to complement images in neural scene representations, especially when few images are available. Neural rendering methods based on point clouds do exist, but they do not perform well when the point cloud quality is low -- e.g., sparse or incomplete, which is often the case with real-world data. We overcome these problems with a simple representation that aggregates point clouds at multiple scale levels with sparse voxel grids at different resolutions. To deal with point cloud sparsity, we average across multiple scale levels -- but only among those that are valid, i.e., that have enough neighboring points in proximity to the ray of a pixel. To help model areas without points, we add a global voxel at the coarsest scale, thus unifying ``classical'' and point-based NeRF formulations. We validate our method on the NeRF Synthetic, ScanNet, and KITTI-360 datasets, outperforming the state of the art, with a significant gap compared to other NeRF-based methods, especially on more challenging scenes.