HINT: Learning Complete Human Neural Representations from Limited Viewpoints

📄 arXiv: 2405.19712v1 📥 PDF

作者: Alessandro Sanvito, Andrea Ramazzina, Stefanie Walz, Mario Bijelic, Felix Heide

分类: cs.CV

发布日期: 2024-05-30

💡 一句话要点

HINT：提出一种基于NeRF的人体神经表示学习方法，解决有限视角下完整人体建模问题。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: NeRF 人体建模 神经表示 有限视角 对称性先验

📋 核心要点

  1. 现有虚拟化身技术需要360度视角，限制了其在现实场景中的应用。
  2. HINT利用对称性先验、正则化约束和大数据集训练，从有限视角重建完整人体模型。
  3. 实验表明，HINT在有限视角下重建人体模型，PSNR指标比现有技术提升超过15%。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为HINT的基于NeRF的算法，旨在从有限的视角学习详细且完整的人体模型。由于现实世界中单目手持或机器人传感器设置的视角有限，生成人体复制品极具挑战。为了解决这个问题，HINT引入了对称性先验、正则化约束以及来自大型人体数据集的训练线索。具体来说，HINT引入了矢状面对称性先验来约束人体的外观，使用显式3D人体建模来直接监督人体模型的密度函数，并利用共同学习的人体数字化网络作为对未见视角的额外监督。实验结果表明，即使在少数视角下，该方法也能重建完整的人体，与现有最先进的算法相比，性能提升超过15% PSNR。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从有限视角重建完整且高质量的人体神经表示的问题。现有方法通常需要360度视角数据，这在实际应用中难以满足。此外，从有限视角重建人体容易出现几何形状不完整、细节缺失等问题。

核心思路：论文的核心思路是利用人体固有的对称性先验知识、正则化约束以及从大数据集中学习到的先验信息，来弥补有限视角带来的信息缺失。通过这些先验知识的引导，网络可以更好地推断未见区域的人体结构和外观。

技术框架：HINT方法基于NeRF框架，整体流程包括：1）从有限视角输入图像；2）利用NeRF生成人体神经表示，包括密度和颜色；3）引入矢状面对称性先验约束人体的外观；4）使用显式3D人体模型监督密度函数；5）利用共同学习的人体数字化网络作为未见视角的额外监督。通过联合优化这些目标函数，最终得到完整的人体神经表示。

关键创新：HINT的关键创新在于：1）引入了矢状面对称性先验，有效约束了人体的外观，减少了重建的不确定性；2）利用显式3D人体模型监督密度函数，提高了重建的几何准确性；3）共同学习了一个人体数字化网络，为未见视角提供了额外的监督信息。这些创新使得HINT能够在有限视角下重建出高质量的人体模型。

关键设计：论文的关键设计包括：1）对称性损失函数的设计，用于约束人体外观的对称性；2）密度函数监督损失函数的设计，利用显式3D人体模型提供准确的几何信息；3）人体数字化网络的结构和训练方式，确保其能够提供有效的未见视角监督信息。具体的网络结构和损失函数细节在论文中有详细描述，但具体参数设置未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，HINT方法在有限视角下重建人体模型方面取得了显著的性能提升。与现有最先进的算法相比，HINT在PSNR指标上提升了超过15%。此外，HINT能够重建出更完整、更逼真的人体模型，尤其是在未见区域的细节方面表现出色。这些实验结果充分证明了HINT方法的有效性和优越性。

🎯 应用场景

HINT技术在增强现实、虚拟现实、游戏、动画制作等领域具有广泛的应用前景。它可以用于创建逼真的人体化身，实现更自然的交互体验。例如，在AR/VR应用中，用户可以使用少量摄像头或传感器扫描自身，即可生成个性化的虚拟化身，从而增强沉浸感和互动性。此外，该技术还可以应用于远程医疗、虚拟试衣等领域，具有重要的实际价值和商业潜力。

📄 摘要（原文）

No augmented application is possible without animated humanoid avatars. At the same time, generating human replicas from real-world monocular hand-held or robotic sensor setups is challenging due to the limited availability of views. Previous work showed the feasibility of virtual avatars but required the presence of 360 degree views of the targeted subject. To address this issue, we propose HINT, a NeRF-based algorithm able to learn a detailed and complete human model from limited viewing angles. We achieve this by introducing a symmetry prior, regularization constraints, and training cues from large human datasets. In particular, we introduce a sagittal plane symmetry prior to the appearance of the human, directly supervise the density function of the human model using explicit 3D body modeling, and leverage a co-learned human digitization network as additional supervision for the unseen angles. As a result, our method can reconstruct complete humans even from a few viewing angles, increasing performance by more than 15% PSNR compared to previous state-of-the-art algorithms.