CodecNeRF: Toward Fast Encoding and Decoding, Compact, and High-quality Novel-view Synthesis

📄 arXiv: 2404.04913v3 📥 PDF

作者: Gyeongjin Kang, Younggeun Lee, Seungjun Oh, Eunbyung Park

分类: cs.CV

发布日期: 2024-04-07 (更新: 2024-09-25)

备注: Project page: https://gynjn.github.io/CodecNeRF/

💡 一句话要点

提出CodecNeRF以解决NeRF表示的编码解码效率问题

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

关键词: 神经辐射场 三维重建 高效编码 图像渲染 模型压缩 微调方法 计算机视觉

📋 核心要点

  1. 现有的NeRF方法在编码解码速度、模型尺寸和渲染质量上存在不足，难以满足实际应用需求。
  2. 本文提出CodecNeRF，通过设计一个编码器和解码器架构，实现快速生成NeRF表示，并引入微调方法提升适应性。
  3. 实验结果显示，CodecNeRF在压缩性能上超过100倍，显著减少编码时间，同时保持或提升图像质量。

📝 摘要（中文）

神经辐射场（NeRF）在有效捕捉和表示三维物体及场景方面取得了巨大成功。然而，要在日常媒体格式（如图像和视频）中普遍应用，需要满足快速编码解码、紧凑模型尺寸和高质量渲染等三个关键目标。尽管近期有一些进展，但尚未有全面的算法能够充分解决所有目标。本文提出了CodecNeRF，一种用于NeRF表示的神经编码器，包含一个能够在单次前向传播中生成NeRF表示的编码器和解码器架构。此外，受近期参数高效微调方法的启发，我们提出了一种微调方法，以高效适应生成的NeRF表示到新的测试实例，从而实现高质量图像渲染和紧凑的代码尺寸。所提出的CodecNeRF在广泛使用的三维物体数据集上实现了超过100倍的压缩性能和显著的编码时间减少，同时保持（或改善）图像质量。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有NeRF方法在编码解码效率、模型尺寸和渲染质量上的不足，尤其是在实际应用中的适用性问题。

核心思路：提出CodecNeRF，通过设计一个高效的编码器和解码器架构，实现快速生成NeRF表示，并结合微调方法以适应新测试实例，从而提高渲染质量和压缩性能。

技术框架：CodecNeRF的整体架构包括编码器、解码器和微调模块。编码器负责将输入数据转换为NeRF表示，解码器则将该表示转换为高质量图像，微调模块用于在新实例上优化生成的表示。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了一种新的编码-解码-微调管道，显著提高了NeRF表示的压缩性能和编码速度，与现有方法相比，具有更高的效率和灵活性。

关键设计：在设计中，采用了参数高效的微调策略，优化了损失函数以平衡渲染质量和模型大小，同时在网络结构上进行了改进，以支持快速前向传播。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CodecNeRF在压缩性能上实现了超过100倍的提升，编码时间显著减少，同时在多个广泛使用的三维物体数据集上保持或改善了图像质量。这些结果展示了该方法在实际应用中的巨大潜力。

🎯 应用场景

CodecNeRF的研究成果在虚拟现实、增强现实和计算机图形学等领域具有广泛的应用潜力。其高效的编码解码能力和优质的渲染效果，能够为实时三维场景重建和交互式媒体内容生成提供支持，推动相关技术的进步和普及。

📄 摘要（原文）

Neural Radiance Fields (NeRF) have achieved huge success in effectively capturing and representing 3D objects and scenes. However, to establish a ubiquitous presence in everyday media formats, such as images and videos, we need to fulfill three key objectives: 1. fast encoding and decoding time, 2. compact model sizes, and 3. high-quality renderings. Despite recent advancements, a comprehensive algorithm that adequately addresses all objectives has yet to be fully realized. In this work, we present CodecNeRF, a neural codec for NeRF representations, consisting of an encoder and decoder architecture that can generate a NeRF representation in a single forward pass. Furthermore, inspired by the recent parameter-efficient finetuning approaches, we propose a finetuning method to efficiently adapt the generated NeRF representations to a new test instance, leading to high-quality image renderings and compact code sizes. The proposed CodecNeRF, a newly suggested encoding-decoding-finetuning pipeline for NeRF, achieved unprecedented compression performance of more than 100x and remarkable reduction in encoding time while maintaining (or improving) the image quality on widely used 3D object datasets.