InterNeRF: Scaling Radiance Fields via Parameter Interpolation

📄 arXiv: 2406.11737v1 📥 PDF

作者: Clinton Wang, Peter Hedman, Polina Golland, Jonathan T. Barron, Daniel Duckworth

分类: cs.CV, cs.GR

发布日期: 2024-06-17

备注: Presented at CVPR 2024 Neural Rendering Intelligence Workshop

💡 一句话要点

InterNeRF：通过参数插值扩展神经辐射场，提升大规模场景渲染效果

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

关键词: 神经辐射场 NeRF 参数插值 大规模场景 核外训练 渲染 场景分割

📋 核心要点

  1. 传统NeRF扩展方法将场景分割成多个区域，但测试时扩展性差，且区域间外观和几何不一致。
  2. InterNeRF通过参数插值，使用模型参数子集渲染目标视图，实现核外训练和渲染，提升模型容量。
  3. 实验表明，InterNeRF在多房间场景中显著提升渲染效果，并在标准基准测试中保持竞争力。

📝 摘要（中文）

神经辐射场（NeRFs）在大型真实世界场景中具有无与伦比的逼真度。扩展NeRFs的一个常见方法是将场景划分为多个区域，每个区域分配自己的参数。然而，直接应用这种方法会受到测试时扩展性差以及外观和几何形状不一致的限制。我们提出InterNeRF，一种新颖的架构，它使用模型参数的子集来渲染目标视图。我们的方法支持核外训练和渲染，在仅适度增加训练时间的情况下，提高了总模型容量。我们展示了在多房间场景中的显著改进，同时在标准基准测试中保持竞争力。

🔬 方法详解

问题定义：现有NeRF方法在处理大规模场景时，通常采用将场景分割成多个区域并为每个区域分配独立参数的方式。这种方法的主要痛点在于：一是测试时需要加载所有区域的模型参数，导致扩展性差；二是不同区域的模型参数独立训练，容易出现外观和几何形状的不一致性，影响最终渲染效果。

核心思路：InterNeRF的核心思路是通过参数插值的方式，利用模型参数的子集来渲染目标视图。具体来说，InterNeRF学习一个参数空间，每个场景区域对应于该空间中的一个点。渲染时，根据目标视图的位置，对参数空间中相邻区域的参数进行插值，得到用于渲染该视图的参数。这样，只需要加载和使用部分参数，从而提高扩展性，同时通过参数插值保证区域间的一致性。

技术框架：InterNeRF的整体框架包括以下几个主要模块：1) 场景分割模块：将大规模场景分割成多个区域。2) 参数空间学习模块：学习一个参数空间，将每个场景区域映射到该空间中的一个点。3) 参数插值模块：根据目标视图的位置，对参数空间中相邻区域的参数进行插值，得到用于渲染该视图的参数。4) 渲染模块：使用插值得到的参数，渲染目标视图。

关键创新：InterNeRF最重要的技术创新点在于参数插值机制。与现有方法直接使用独立训练的区域模型不同，InterNeRF通过学习一个共享的参数空间，并利用参数插值来生成用于渲染的参数。这种方法能够有效地提高模型的扩展性，并保证区域间的一致性。

关键设计：InterNeRF的关键设计包括：1) 参数空间的维度和结构：参数空间的维度决定了模型的容量，结构影响了参数插值的效果。2) 插值函数的选择：插值函数决定了如何根据相邻区域的参数生成目标视图的参数。论文中可能使用了线性插值或其他更复杂的插值方法。3) 损失函数的设计：损失函数用于训练参数空间学习模块，目标是使得参数空间中的点能够有效地表示对应区域的场景信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在多房间场景中取得了显著的改进，表明InterNeRF能够有效地处理大规模场景。虽然具体的性能数据未在摘要中给出，但强调了在标准基准测试中保持了竞争力，说明InterNeRF在提升大规模场景渲染效果的同时，没有牺牲在传统场景中的性能。

🎯 应用场景

InterNeRF具有广泛的应用前景，例如：大规模城市建模、虚拟现实/增强现实、游戏开发等。通过高效地渲染大型复杂场景，InterNeRF可以为用户提供更逼真、更流畅的体验。此外，InterNeRF的核外训练能力使其能够处理更大规模的数据集，为未来的研究和应用奠定基础。

📄 摘要（原文）

Neural Radiance Fields (NeRFs) have unmatched fidelity on large, real-world scenes. A common approach for scaling NeRFs is to partition the scene into regions, each of which is assigned its own parameters. When implemented naively, such an approach is limited by poor test-time scaling and inconsistent appearance and geometry. We instead propose InterNeRF, a novel architecture for rendering a target view using a subset of the model's parameters. Our approach enables out-of-core training and rendering, increasing total model capacity with only a modest increase to training time. We demonstrate significant improvements in multi-room scenes while remaining competitive on standard benchmarks.