RaNeuS: Ray-adaptive Neural Surface Reconstruction
作者: Yida Wang, David Joseph Tan, Nassir Navab, Federico Tombari
分类: cs.CV
发布日期: 2024-06-14
备注: 3DV 2024, oral. In: Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on 3D Vision (2023)
💡 一句话要点
RaNeuS：提出射线自适应神经表面重建方法，提升NeRF在细节几何重建上的性能。
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 神经辐射场 表面重建 有符号距离场 射线自适应 Eikonal正则化
📋 核心要点
- 现有基于SDF的神经表面重建方法在小尺度细节重建上存在不足，无法准确捕捉复杂几何。
- RaNeuS通过引入射线自适应的Eikonal正则化，平衡渲染和几何约束，优化SDF的重建。
- 实验表明，RaNeuS在合成和真实数据集上均取得了SOTA结果，显著提升了几何重建的精度。
📝 摘要（中文）
本文旨在利用可微辐射场（如NeRF）重建精细的3D表面，并生成高质量的新视角渲染。现有方法通常使用有符号距离场（SDF）来完成此任务，但在重建小尺度细节（如树叶、绳索和纺织品表面）方面仍存在不足。针对现有方法使用全局恒定的Eikonal正则化来公式化和优化从SDF到辐射场的投影，本文提出了一种射线方向的加权因子，以在建立完美SDF的基础上，优先考虑渲染和零交叉表面拟合。通过自适应地调整SDF上的正则化，使得不满足渲染要求的射线不会强制执行无效的强Eikonal正则化，并允许来自良好学习区域的梯度有效地反向传播到SDF。此外，考虑到SDF中的零交叉表面和辐射场中的渲染点之间可能存在几何偏差，本文还使投影在优化过程中根据不同的3D位置进行调整。提出的RaNeuS在合成和真实数据集上进行了广泛的评估，并在新视角合成和几何重建方面均取得了最先进的结果。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于SDF的神经辐射场方法在重建精细几何结构时面临挑战，尤其是在处理小尺度细节时，重建质量显著下降。这是因为全局一致的Eikonal正则化可能对所有射线施加相同的约束，忽略了不同射线对几何重建的贡献差异。
核心思路：RaNeuS的核心思想是引入射线自适应的Eikonal正则化，根据每条射线的渲染质量动态调整SDF的正则化强度。对于渲染效果不佳的射线，降低其Eikonal正则化权重，避免无效约束；对于渲染效果好的射线，则允许其梯度更有效地反向传播到SDF，从而优化几何形状。
技术框架：RaNeuS的整体框架基于神经辐射场，并结合了有符号距离场（SDF）。它包含一个SDF网络和一个辐射场网络。SDF网络预测空间中每个点的有符号距离，辐射场网络则根据位置和视角预测颜色和密度。通过可微渲染过程，将SDF和辐射场结合起来，生成新视角的图像。优化的目标是最小化渲染损失和Eikonal损失，同时引入射线自适应的权重来平衡两者。
关键创新：RaNeuS的关键创新在于射线自适应的Eikonal正则化。传统方法使用全局一致的Eikonal正则化，而RaNeuS根据每条射线的渲染质量动态调整正则化强度。此外，RaNeuS还考虑了SDF零交叉表面和渲染点之间的几何偏差，并使投影过程可调。
关键设计：RaNeuS的关键设计包括：1）射线自适应权重：根据渲染损失计算每条射线的权重，渲染损失越大，权重越小。2）可调投影：在SDF到辐射场的投影过程中，引入一个可学习的偏移量，以补偿几何偏差。3）损失函数：总损失函数包括渲染损失和Eikonal损失，其中Eikonal损失通过射线自适应权重进行加权。网络结构方面，SDF网络和辐射场网络均采用MLP结构。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
RaNeuS在合成数据集和真实数据集上均取得了SOTA结果。在合成数据集上，RaNeuS在几何重建精度方面显著优于现有方法。在真实数据集上，RaNeuS能够重建出更精细的几何细节，例如树叶和绳索。实验结果表明，RaNeuS的射线自适应Eikonal正则化能够有效地平衡渲染和几何约束，从而提高重建质量。
🎯 应用场景
RaNeuS在三维重建、虚拟现实、增强现实等领域具有广泛的应用前景。它可以用于创建高质量的3D模型，用于游戏开发、电影制作、工业设计等。此外，RaNeuS还可以应用于机器人导航、自动驾驶等领域，为机器人提供更准确的环境感知能力。未来，RaNeuS有望成为一种通用的三维重建工具，推动相关领域的发展。
📄 摘要（原文）
Our objective is to leverage a differentiable radiance field \eg NeRF to reconstruct detailed 3D surfaces in addition to producing the standard novel view renderings. There have been related methods that perform such tasks, usually by utilizing a signed distance field (SDF). However, the state-of-the-art approaches still fail to correctly reconstruct the small-scale details, such as the leaves, ropes, and textile surfaces. Considering that different methods formulate and optimize the projection from SDF to radiance field with a globally constant Eikonal regularization, we improve with a ray-wise weighting factor to prioritize the rendering and zero-crossing surface fitting on top of establishing a perfect SDF. We propose to adaptively adjust the regularization on the signed distance field so that unsatisfying rendering rays won't enforce strong Eikonal regularization which is ineffective, and allow the gradients from regions with well-learned radiance to effectively back-propagated to the SDF. Consequently, balancing the two objectives in order to generate accurate and detailed surfaces. Additionally, concerning whether there is a geometric bias between the zero-crossing surface in SDF and rendering points in the radiance field, the projection becomes adjustable as well depending on different 3D locations during optimization. Our proposed \textit{RaNeuS} are extensively evaluated on both synthetic and real datasets, achieving state-of-the-art results on both novel view synthesis and geometric reconstruction.