FastSR-NeRF: Improving NeRF Efficiency on Consumer Devices with A Simple Super-Resolution Pipeline

📄 arXiv: 2312.11537v2 📥 PDF

作者: Chien-Yu Lin, Qichen Fu, Thomas Merth, Karren Yang, Anurag Ranjan

分类: cs.CV, cs.GR

发布日期: 2023-12-15 (更新: 2023-12-20)

备注: WACV 2024 (Oral)

💡 一句话要点

FastSR-NeRF：利用超分辨率流水线提升NeRF在消费级设备上的效率

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 神经辐射场 超分辨率 消费级设备 渲染加速 随机Patch采样

📋 核心要点

  1. 现有NeRF+SR方法训练开销大，需要额外的特征、损失函数或复杂的训练流程，限制了其在消费级设备上的应用。
  2. 提出一种简单高效的NeRF+SR流水线，直接组合现有模块，并采用随机patch采样进行训练，无需复杂的架构更改和训练过程。
  3. 实验表明，该方法在保持图像质量的同时，显著提升了NeRF的推理速度，并能在消费级设备上高效运行。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种利用超分辨率(SR)技术加速神经辐射场(NeRF)推理速度并生成高质量图像的简单流水线。现有NeRF+SR方法通常通过增加额外的输入特征、损失函数或昂贵的训练过程（如知识蒸馏）来提高训练开销。本文旨在利用SR技术提高效率，同时避免代价高昂的训练或架构更改。具体而言，构建了一个直接组合现有模块的简单NeRF+SR流水线，并提出了一种轻量级的增强技术——随机patch采样用于训练。与现有方法相比，该流水线减轻了SR的计算开销，训练速度提高了23倍，使其能够在Apple MacBook等消费级设备上运行。实验表明，该流水线可以在保持高质量的同时将NeRF输出放大2-4倍，在NVIDIA V100 GPU上的推理速度提高18倍，在M1 Pro芯片上的推理速度提高12.8倍。结论是，SR可以作为一种简单而有效的技术，用于提高NeRF模型在消费级设备上的效率。

🔬 方法详解

问题定义：现有NeRF模型计算量大，难以在消费级设备上实时渲染高质量图像。虽然超分辨率(SR)技术可以提升渲染速度，但现有的NeRF+SR方法通常需要复杂的训练流程和额外的计算开销，抵消了SR带来的加速效果。因此，如何在不显著增加训练成本的前提下，利用SR技术提升NeRF的效率，使其能够在消费级设备上运行，是本文要解决的问题。

核心思路：本文的核心思路是构建一个简单高效的NeRF+SR流水线，该流水线直接组合现有的NeRF和SR模块，避免了复杂的架构修改和训练过程。通过一种轻量级的随机patch采样增强技术，进一步提升了训练效率。这种设计旨在充分利用SR的加速能力，同时最小化额外的计算开销，从而实现NeRF在消费级设备上的高效渲染。

技术框架：该方法主要包含两个阶段：NeRF渲染阶段和SR超分辨率阶段。首先，使用标准的NeRF模型渲染低分辨率图像。然后，将低分辨率图像输入到SR模型中，生成高分辨率图像。关键在于，这两个阶段是独立训练的，可以灵活选择不同的NeRF和SR模型。此外，为了提高训练效率，采用了随机patch采样技术，即在训练SR模型时，随机从高分辨率图像中裁剪patch，并将其下采样作为SR模型的输入。

关键创新：该方法最重要的创新在于其简单性和高效性。与现有方法相比，它避免了复杂的架构修改和训练过程，使得NeRF+SR流水线能够快速部署和训练。随机patch采样技术也是一个关键创新，它通过减少训练数据量，显著提升了训练速度。

关键设计：在NeRF渲染阶段，可以使用任何现有的NeRF模型。在SR超分辨率阶段，可以使用任何现有的SR模型，例如EDSR或RCAN。随机patch采样技术的关键参数是patch的大小和采样率。论文中使用了不同的patch大小和采样率进行实验，并选择了最佳的参数组合。损失函数方面，主要使用了L1损失和感知损失，以保证生成图像的质量。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法可以在保持图像质量的同时，将NeRF输出放大2-4倍，在NVIDIA V100 GPU上的推理速度提高18倍，在M1 Pro芯片上的推理速度提高12.8倍。此外，该方法的训练速度比现有NeRF+SR方法提高了23倍，使其能够在Apple MacBook等消费级设备上运行。这些结果证明了该方法在提升NeRF效率方面的显著优势。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于增强现实(AR)、虚拟现实(VR)、游戏开发等领域。通过提升NeRF在消费级设备上的渲染效率，可以实现更流畅、更逼真的用户体验。此外，该方法还可以应用于移动设备上的3D内容创作和编辑，为用户提供更便捷的创作工具。未来，该技术有望推动NeRF在更多实际场景中的应用。

📄 摘要（原文）

Super-resolution (SR) techniques have recently been proposed to upscale the outputs of neural radiance fields (NeRF) and generate high-quality images with enhanced inference speeds. However, existing NeRF+SR methods increase training overhead by using extra input features, loss functions, and/or expensive training procedures such as knowledge distillation. In this paper, we aim to leverage SR for efficiency gains without costly training or architectural changes. Specifically, we build a simple NeRF+SR pipeline that directly combines existing modules, and we propose a lightweight augmentation technique, random patch sampling, for training. Compared to existing NeRF+SR methods, our pipeline mitigates the SR computing overhead and can be trained up to 23x faster, making it feasible to run on consumer devices such as the Apple MacBook. Experiments show our pipeline can upscale NeRF outputs by 2-4x while maintaining high quality, increasing inference speeds by up to 18x on an NVIDIA V100 GPU and 12.8x on an M1 Pro chip. We conclude that SR can be a simple but effective technique for improving the efficiency of NeRF models for consumer devices.