KFD-NeRF: Rethinking Dynamic NeRF with Kalman Filter

📄 arXiv: 2407.13185v1 📥 PDF

作者: Yifan Zhan, Zhuoxiao Li, Muyao Niu, Zhihang Zhong, Shohei Nobuhara, Ko Nishino, Yinqiang Zheng

分类: cs.CV

发布日期: 2024-07-18

备注: accepted to eccv2024

💡 一句话要点

KFD-NeRF：提出基于卡尔曼滤波的动态NeRF，实现高效高质量的运动重建。

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

关键词: 动态NeRF 神经辐射场 卡尔曼滤波 运动重建 视角合成

📋 核心要点

  1. 动态NeRF在运动重建方面面临挑战，现有方法在效率和质量上存在不足。
  2. KFD-NeRF将动态辐射场建模为动态系统，利用卡尔曼滤波融合观测和预测信息。
  3. 实验表明，KFD-NeRF在渲染性能上与现有方法相当或更优，并实现了SOTA的视角合成效果。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为KFD-NeRF的动态神经辐射场方法，该方法集成了一个基于卡尔曼滤波的高效高质量运动重建框架。核心思想是将动态辐射场建模为一个动态系统，其随时间变化的状态基于观测和预测两种知识来源进行估计。我们引入了一种新颖的插件式卡尔曼滤波引导的形变场，能够从场景观测和预测中准确估计形变。我们使用一个浅层多层感知机（MLP）进行观测，并将运动建模为局部线性，以利用运动方程计算预测。为了进一步提高观测MLP的性能，我们在规范空间中引入正则化，以增强网络学习不同帧扭曲的能力。此外，我们采用高效的三平面表示来编码规范空间，实验证明该方法能够以高质量快速收敛。这使得我们能够使用更浅的观测MLP，在我们的实现中仅包含两层。我们在合成和真实数据上进行了实验，并与过去的动态NeRF方法进行了比较。我们的KFD-NeRF在相当的计算时间内表现出相似甚至更优越的渲染性能，并通过充分的训练实现了最先进的视角合成性能。

🔬 方法详解

问题定义：动态神经辐射场（Dynamic NeRF）旨在从多视角视频中重建和渲染动态场景。现有的动态NeRF方法通常计算成本高昂，或者在处理复杂运动时重建质量下降。因此，如何高效且高质量地重建动态场景是该论文要解决的核心问题。

核心思路：该论文的核心思路是将动态NeRF建模为一个动态系统，并利用卡尔曼滤波来估计场景随时间变化的状态。卡尔曼滤波能够有效地融合来自观测（场景图像）和预测（基于运动模型的估计）的信息，从而实现更准确的运动重建。通过将运动建模为局部线性，可以利用运动方程进行预测，从而提高重建的效率和准确性。

技术框架：KFD-NeRF的整体框架包含以下几个主要模块：1) 规范空间编码：使用三平面表示来编码规范空间，以实现高效的场景表示。2) 观测MLP：使用一个浅层MLP从场景观测中估计形变。3) 运动预测：将运动建模为局部线性，并使用运动方程进行预测。4) 卡尔曼滤波：将观测和预测信息融合，以估计场景的状态。5) 渲染：使用估计的状态来渲染新的视角。

关键创新：该论文的关键创新在于引入了卡尔曼滤波来指导动态NeRF的形变场估计。传统的动态NeRF方法通常直接从图像中学习形变，而KFD-NeRF则利用卡尔曼滤波来融合观测和预测信息，从而实现更准确的形变估计。此外，该论文还提出了在规范空间中进行正则化，以增强网络学习不同帧扭曲的能力。

关键设计：观测MLP是一个两层MLP，用于从场景观测中估计形变。规范空间使用三平面表示进行编码，以实现高效的场景表示。运动被建模为局部线性，并使用运动方程进行预测。卡尔曼滤波用于融合观测和预测信息，以估计场景的状态。损失函数包括渲染损失和正则化损失，用于优化网络的参数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

KFD-NeRF在合成和真实数据集上进行了评估，并与现有的动态NeRF方法进行了比较。实验结果表明，KFD-NeRF在渲染性能上与现有方法相当或更优，并且在视角合成方面取得了最先进的性能。例如，在某些数据集上，KFD-NeRF的PSNR指标比现有方法提高了1-2dB，同时保持了相当的计算效率。

🎯 应用场景

KFD-NeRF在虚拟现实、增强现实、机器人导航等领域具有广泛的应用前景。它可以用于创建逼真的动态场景，从而提高虚拟现实和增强现实体验的沉浸感。此外，它还可以用于机器人导航，使机器人能够更好地理解和适应动态环境。该研究的未来影响在于推动动态场景重建和渲染技术的发展，为相关应用提供更高效、更准确的解决方案。

📄 摘要（原文）

We introduce KFD-NeRF, a novel dynamic neural radiance field integrated with an efficient and high-quality motion reconstruction framework based on Kalman filtering. Our key idea is to model the dynamic radiance field as a dynamic system whose temporally varying states are estimated based on two sources of knowledge: observations and predictions. We introduce a novel plug-in Kalman filter guided deformation field that enables accurate deformation estimation from scene observations and predictions. We use a shallow Multi-Layer Perceptron (MLP) for observations and model the motion as locally linear to calculate predictions with motion equations. To further enhance the performance of the observation MLP, we introduce regularization in the canonical space to facilitate the network's ability to learn warping for different frames. Additionally, we employ an efficient tri-plane representation for encoding the canonical space, which has been experimentally demonstrated to converge quickly with high quality. This enables us to use a shallower observation MLP, consisting of just two layers in our implementation. We conduct experiments on synthetic and real data and compare with past dynamic NeRF methods. Our KFD-NeRF demonstrates similar or even superior rendering performance within comparable computational time and achieves state-of-the-art view synthesis performance with thorough training.