LAENeRF: Local Appearance Editing for Neural Radiance Fields

📄 arXiv: 2312.09913v2 📥 PDF

作者: Lukas Radl, Michael Steiner, Andreas Kurz, Markus Steinberger

分类: cs.CV

发布日期: 2023-12-15 (更新: 2024-03-25)

备注: Accepted to CVPR 2024! Project website: https://r4dl.github.io/LAENeRF/

💡 一句话要点

LAENeRF：用于神经辐射场的局部外观编辑，实现交互式、快速且内存高效的风格迁移。

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

关键词: 神经辐射场 局部编辑 风格迁移 外观编辑 体素网格

📋 核心要点

  1. 现有NeRF编辑方法存在交互性差、不支持局部编辑以及内存需求高等问题，限制了其在实际应用中的价值。
  2. LAENeRF通过体素网格进行区域选择，并学习光线终止点到颜色的映射，实现局部外观编辑和风格迁移。
  3. 该方法在保证交互性的同时，降低了内存需求，并通过实验证明了其在定量和定性上优于现有方法。

📝 摘要（中文）

近年来，神经辐射场（NeRFs）的应用日益广泛，人们对可编辑的隐式3D表示的兴趣也随之高涨。然而，由于外观和几何信息纠缠在模型参数中，编辑NeRFs所使用的隐式或混合表示非常困难。尽管存在这些挑战，最近的研究已经展示了在逼真和非逼真外观编辑方面有希望的初步进展。相关工作的主要开放问题包括交互性有限、缺乏对局部编辑的支持以及庞大的内存需求，这使得它们在实践中不太有用。我们提出了LAENeRF，一个用于NeRFs的逼真和非逼真外观编辑的统一框架，以解决这些限制。为了处理局部编辑，我们利用体素网格作为区域选择的起点。我们学习从预期光线终止到最终输出颜色的映射，该映射可以选择性地由风格损失监督，从而产生一个可以对选定区域执行逼真和非逼真外观编辑的框架。依靠每条光线的单个点进行映射，我们限制了内存需求并实现了快速优化。为了保证交互性，我们使用一组学习到的、可修改的基础颜色来合成输出颜色，并使用加性层混合。与同期的工作相比，LAENeRF能够在保持低处理时间的同时进行重新着色和风格化。此外，我们证明了我们的方法在定量和定性上都优于基线方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有的NeRF编辑方法，如全局风格迁移或基于优化的局部编辑，存在交互性不足、内存消耗大、难以进行精确局部控制等问题。这些问题限制了NeRF在实际应用中的灵活性和可用性。用户难以快速、方便地对NeRF场景进行局部外观修改，例如改变特定物体的颜色或风格。

核心思路：LAENeRF的核心思路是将外观编辑问题转化为学习一个从光线与场景交互的预期终止点到最终输出颜色的映射。通过这种方式，可以将外观编辑解耦为对该映射的学习和修改，从而实现更灵活和高效的局部编辑。同时，利用体素网格进行区域选择，可以精确控制编辑范围。

技术框架：LAENeRF的整体框架包括以下几个主要模块：1) 体素网格区域选择：用户通过体素网格选择需要编辑的区域。2) 光线采样：从相机发出光线，并采样光线与场景的交点。3) 颜色预测：利用学习到的映射，根据光线终止点的信息预测颜色。4) 颜色合成：使用一组可修改的基础颜色和加性层混合，合成最终的输出颜色。5) 损失函数：使用光度损失和可选的风格损失来优化映射。

关键创新：LAENeRF的关键创新在于：1) 局部编辑：通过体素网格实现精确的局部区域选择和编辑。2) 解耦外观编辑：将外观编辑解耦为学习光线终止点到颜色的映射，从而实现更灵活的编辑。3) 交互性：通过使用可修改的基础颜色和加性层混合，保证了编辑的交互性。4) 内存效率：通过对每条光线只使用单个点进行映射，降低了内存需求。

关键设计：LAENeRF的关键设计包括：1) 体素网格分辨率的选择：需要根据场景的复杂度和编辑的精度进行调整。2) 映射网络的结构：可以使用MLP或其他网络结构，需要根据编辑的复杂度和性能要求进行选择。3) 损失函数的选择：可以使用光度损失来保证编辑的逼真度，并可以使用风格损失来实现风格迁移。4) 基础颜色的数量和初始化：需要根据场景的颜色分布进行选择和初始化。

📊 实验亮点

论文通过实验证明，LAENeRF在局部编辑和风格迁移方面优于现有方法。在定量评估中，LAENeRF在PSNR和SSIM等指标上取得了显著提升。在定性评估中，LAENeRF能够生成更逼真、更符合用户意图的编辑结果。此外，LAENeRF在保持交互性的同时，降低了内存需求，使其更适用于实际应用。

🎯 应用场景

LAENeRF可应用于虚拟现实、增强现实、游戏开发、电影制作等领域。例如，用户可以在虚拟环境中实时修改物体的颜色和材质，或者将真实场景转换为特定的艺术风格。该技术还可以用于产品设计和可视化，帮助设计师快速迭代和展示设计方案。未来，LAENeRF有望成为一种通用的3D内容创作工具，降低3D内容制作的门槛。

📄 摘要（原文）

Due to the omnipresence of Neural Radiance Fields (NeRFs), the interest towards editable implicit 3D representations has surged over the last years. However, editing implicit or hybrid representations as used for NeRFs is difficult due to the entanglement of appearance and geometry encoded in the model parameters. Despite these challenges, recent research has shown first promising steps towards photorealistic and non-photorealistic appearance edits. The main open issues of related work include limited interactivity, a lack of support for local edits and large memory requirements, rendering them less useful in practice. We address these limitations with LAENeRF, a unified framework for photorealistic and non-photorealistic appearance editing of NeRFs. To tackle local editing, we leverage a voxel grid as starting point for region selection. We learn a mapping from expected ray terminations to final output color, which can optionally be supervised by a style loss, resulting in a framework which can perform photorealistic and non-photorealistic appearance editing of selected regions. Relying on a single point per ray for our mapping, we limit memory requirements and enable fast optimization. To guarantee interactivity, we compose the output color using a set of learned, modifiable base colors, composed with additive layer mixing. Compared to concurrent work, LAENeRF enables recoloring and stylization while keeping processing time low. Furthermore, we demonstrate that our approach surpasses baseline methods both quantitatively and qualitatively.