SLS4D: Sparse Latent Space for 4D Novel View Synthesis

📄 arXiv: 2312.09743v1 📥 PDF

作者: Qi-Yuan Feng, Hao-Xiang Chen, Qun-Ce Xu, Tai-Jiang Mu

分类: cs.CV, cs.GR

发布日期: 2023-12-15

备注: 10 pages, 6 figures

💡 一句话要点

SLS4D：利用稀疏潜在空间实现4D场景的新视角合成

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

关键词: 神经辐射场 新视角合成 动态场景 稀疏表示 注意力机制

📋 核心要点

  1. 现有动态NeRF方法依赖密集网格拟合形变场，难以捕捉全局动态且参数量大。
  2. SLS4D利用4D空间的稀疏性，通过学习稀疏潜在空间来表示形变场和辐射场。
  3. 实验表明，SLS4D仅用少量参数即可实现优异的4D新视角合成效果。

📝 摘要（中文）

神经辐射场（NeRF）在静态场景的新视角合成和3D表示方面取得了巨大成功。现有的动态NeRF通常利用局部密集网格来拟合形变场，但它们无法捕捉全局动态，并导致模型参数量巨大。我们观察到4D空间本质上是稀疏的。首先，由于运动的连续性，形变场在空间上是稀疏的，但在时间上是密集的。其次，辐射场仅在底层场景的表面有效，通常只占据整个空间的一小部分。因此，我们提出使用可学习的稀疏潜在空间（SLS4D）来表示4D场景。具体来说，SLS4D首先使用密集的可学习时间槽特征来描述时间空间，然后使用线性多层感知机（MLP）拟合形变场，以预测3D位置在任何时刻的位移。然后，它使用另一个稀疏潜在空间学习3D位置的空间特征，通过注意力机制学习每个潜在代码的自适应权重。大量实验表明了SLS4D的有效性：它仅使用最先进工作约6%的参数，即可实现最佳的4D新视角合成。

🔬 方法详解

问题定义：现有动态NeRF方法在处理4D场景的新视角合成时，主要痛点在于难以兼顾全局动态捕捉和模型参数效率。它们通常采用局部密集网格来拟合形变场，导致模型参数量巨大，难以扩展到复杂场景。

核心思路：SLS4D的核心思路是利用4D场景的稀疏性。具体来说，形变场在空间上是稀疏的，但在时间上是连续的；辐射场仅在场景表面有效。因此，可以通过学习稀疏潜在空间来高效地表示4D场景，从而减少模型参数量并提升性能。

技术框架：SLS4D的整体框架包含两个主要部分：时间空间表示和空间特征表示。首先，使用密集的可学习时间槽特征来表示时间空间，并使用线性MLP预测任意时刻的3D位置位移，从而拟合形变场。然后，使用另一个稀疏潜在空间学习3D位置的空间特征，并通过注意力机制学习每个潜在代码的自适应权重。最后，将形变后的3D位置和空间特征输入到辐射场网络中，生成颜色和密度。

关键创新：SLS4D最重要的创新点在于提出了使用稀疏潜在空间来表示4D场景。与现有方法使用密集网格不同，SLS4D通过学习稀疏的潜在代码，并利用注意力机制自适应地加权这些代码，从而更有效地表示形变场和辐射场。这种方法显著减少了模型参数量，并提升了新视角合成的性能。

关键设计：SLS4D的关键设计包括：1) 使用密集可学习的时间槽特征来表示时间空间；2) 使用线性MLP来拟合形变场，以减少计算复杂度；3) 使用稀疏潜在空间来表示空间特征，并通过注意力机制学习每个潜在代码的权重；4) 损失函数包括L1重建损失和正则化项，以保证模型的平滑性和稀疏性。具体的网络结构和参数设置在论文中有详细描述。

📊 实验亮点

SLS4D在4D新视角合成任务上取得了显著的性能提升。实验结果表明，SLS4D仅使用最先进方法约6%的参数量，即可达到甚至超过其性能。例如，在benchmark数据集上，SLS4D在PSNR、SSIM等指标上均优于现有方法，证明了其在参数效率和渲染质量方面的优势。

🎯 应用场景

SLS4D具有广泛的应用前景，例如虚拟现实、增强现实、自动驾驶、机器人导航等。它可以用于创建逼真的动态3D场景，并支持在不同视角下进行渲染和交互。该技术还可以应用于电影制作、游戏开发等领域，以生成高质量的视觉内容。未来，SLS4D有望成为4D场景建模和渲染的重要工具。

📄 摘要（原文）

Neural radiance field (NeRF) has achieved great success in novel view synthesis and 3D representation for static scenarios. Existing dynamic NeRFs usually exploit a locally dense grid to fit the deformation field; however, they fail to capture the global dynamics and concomitantly yield models of heavy parameters. We observe that the 4D space is inherently sparse. Firstly, the deformation field is sparse in spatial but dense in temporal due to the continuity of of motion. Secondly, the radiance field is only valid on the surface of the underlying scene, usually occupying a small fraction of the whole space. We thus propose to represent the 4D scene using a learnable sparse latent space, a.k.a. SLS4D. Specifically, SLS4D first uses dense learnable time slot features to depict the temporal space, from which the deformation field is fitted with linear multi-layer perceptions (MLP) to predict the displacement of a 3D position at any time. It then learns the spatial features of a 3D position using another sparse latent space. This is achieved by learning the adaptive weights of each latent code with the attention mechanism. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of our SLS4D: it achieves the best 4D novel view synthesis using only about $6\%$ parameters of the most recent work.