MVIP-NeRF: Multi-view 3D Inpainting on NeRF Scenes via Diffusion Prior

📄 arXiv: 2405.02859v1 📥 PDF

作者: Honghua Chen, Chen Change Loy, Xingang Pan

分类: cs.CV

发布日期: 2024-05-05

备注: 14 pages, 10 figures, conference

💡 一句话要点

提出MVIP-NeRF，利用扩散先验实现NeRF场景下的多视角三维补全。

🎯 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: NeRF 三维补全 扩散模型 Score Distillation Sampling 多视角学习

📋 核心要点

  1. 现有NeRF补全方法依赖2D图像补全，易导致视角不一致和几何质量差。
  2. MVIP-NeRF利用扩散先验进行多视角联合补全，保证外观和几何一致性。
  3. 实验表明，MVIP-NeRF在外观和几何恢复上优于现有NeRF补全方法。

📝 摘要（中文）

现有的NeRF补全方法依赖于显式的RGB和深度2D图像补全监督，但其性能受到底层2D补全器能力的限制。这是因为：(i)独立地补全各个视角的图像会导致视角不一致；(ii)2D补全器难以保证高质量的几何补全，以及与补全后的RGB图像对齐。为了克服这些限制，我们提出了一种名为MVIP-NeRF的新方法，它利用扩散先验进行NeRF补全，同时解决外观和几何问题。MVIP-NeRF执行跨多个视角的联合补全以获得一致的解决方案，这通过基于Score Distillation Sampling (SDS)的迭代优化过程实现。除了恢复渲染的RGB图像外，我们还提取法线贴图作为几何表示，并定义法线SDS损失，以促进精确的几何补全以及与外观的对齐。此外，我们制定了一个多视角SDS score函数，从不同视角的图像同时提取生成先验，确保在处理大视角变化时视觉补全的一致性。实验结果表明，我们的方法在外观和几何恢复方面优于以往的NeRF补全方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决NeRF场景下的三维补全问题，即在已知部分场景信息的情况下，恢复场景中缺失的部分。现有方法依赖于2D图像补全技术，但由于缺乏对三维几何信息的直接约束，容易导致视角不一致以及几何结构不准确的问题。此外，2D补全器难以保证补全后的RGB图像与几何结构对齐，影响最终的补全效果。

核心思路：论文的核心思路是利用扩散模型强大的生成能力，通过Score Distillation Sampling (SDS) 将扩散模型的先验知识融入到NeRF的训练过程中。通过多视角联合优化，保证补全结果在不同视角下的一致性。同时，引入法线贴图作为几何约束，提高补全结果的几何准确性。

技术框架：MVIP-NeRF的整体框架包含以下几个主要模块：1) NeRF场景表示：使用NeRF表示待补全的场景。2) 多视角渲染：从不同视角渲染NeRF场景的图像。3) 扩散先验：利用预训练的扩散模型作为先验知识。4) Score Distillation Sampling (SDS)：通过SDS将扩散模型的先验知识融入到NeRF的训练过程中。5) 法线贴图提取与约束：提取渲染图像的法线贴图，并利用法线SDS损失约束几何形状。6) 多视角联合优化：联合优化NeRF参数，使得补全结果在不同视角下保持一致。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了基于扩散先验的NeRF补全方法，克服了传统方法对2D图像补全的依赖。2) 引入法线贴图作为几何约束，提高了补全结果的几何准确性。3) 提出了多视角SDS score函数，保证了补全结果在不同视角下的一致性。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用预训练的扩散模型作为先验知识，避免了从头训练扩散模型的困难。2) 定义了法线SDS损失，用于约束补全结果的几何形状。3) 设计了多视角SDS score函数，通过对不同视角的图像进行采样，保证了补全结果在不同视角下的一致性。具体而言，法线SDS损失定义为渲染法线图和扩散模型生成的法线图之间的差异，通过最小化该损失来优化NeRF的几何形状。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MVIP-NeRF在外观和几何恢复方面均优于现有的NeRF补全方法。通过定量评估，MVIP-NeRF在PSNR、SSIM等指标上取得了显著提升。定性结果也显示，MVIP-NeRF能够生成更加真实、视角一致的补全结果，尤其是在处理大视角变化时，优势更加明显。

🎯 应用场景

MVIP-NeRF在三维场景编辑、虚拟现实、增强现实等领域具有广泛的应用前景。例如，可以用于修复损坏的三维模型，生成新的虚拟场景，或者增强现实应用中的场景补全。该方法能够生成高质量、视角一致的三维补全结果，为相关应用提供更好的用户体验。

📄 摘要（原文）

Despite the emergence of successful NeRF inpainting methods built upon explicit RGB and depth 2D inpainting supervisions, these methods are inherently constrained by the capabilities of their underlying 2D inpainters. This is due to two key reasons: (i) independently inpainting constituent images results in view-inconsistent imagery, and (ii) 2D inpainters struggle to ensure high-quality geometry completion and alignment with inpainted RGB images. To overcome these limitations, we propose a novel approach called MVIP-NeRF that harnesses the potential of diffusion priors for NeRF inpainting, addressing both appearance and geometry aspects. MVIP-NeRF performs joint inpainting across multiple views to reach a consistent solution, which is achieved via an iterative optimization process based on Score Distillation Sampling (SDS). Apart from recovering the rendered RGB images, we also extract normal maps as a geometric representation and define a normal SDS loss that motivates accurate geometry inpainting and alignment with the appearance. Additionally, we formulate a multi-view SDS score function to distill generative priors simultaneously from different view images, ensuring consistent visual completion when dealing with large view variations. Our experimental results show better appearance and geometry recovery than previous NeRF inpainting methods.