VF-NeRF: Learning Neural Vector Fields for Indoor Scene Reconstruction

📄 arXiv: 2408.08766v1 📥 PDF

作者: Albert Gassol Puigjaner, Edoardo Mello Rella, Erik Sandström, Ajad Chhatkuli, Luc Van Gool

分类: cs.CV

发布日期: 2024-08-16

备注: 15 pages

💡 一句话要点

VF-NeRF：提出基于神经向量场的室内场景重建方法，有效处理弱纹理平面。

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

关键词: 神经辐射场 向量场 室内场景重建 隐式表面 体渲染

📋 核心要点

  1. 现有NeRF方法在弱纹理平面区域重建方面存在不足，难以准确建模室内场景。
  2. 提出VF-NeRF，利用向量场（VF）的特性，增强对平面表面的表示能力，实现更精确的重建。
  3. 实验表明，VF-NeRF在室内场景重建和新视角渲染方面取得了state-of-the-art的结果，尤其是在深度信息辅助下。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于神经辐射场（NeRF）的隐式表面重建方法，用于解决室内场景重建问题。现有NeRF方法在重建纹理丰富的表面时表现出色，但在处理室内场景中常见的弱纹理平面区域时效果不佳。本文通过重新审视NeRF的关键方面，并采用最近提出的向量场（VF）作为隐式表示，来解决室内场景的密集表面重建问题。VF由指向最近表面点的单位向量定义，在表面处反转方向，并等于显式表面法线。除了反转外，VF在平面表面上保持恒定，为表示平面表面提供了强大的归纳偏置。具体而言，我们开发了一种新的密度-VF关系和训练方案，允许通过体渲染学习VF。通过这种方式，VF-NeRF可以准确地建模大型平面表面和尖锐的角落。当深度线索可用时，我们的方法进一步改进，并在重建室内场景和渲染新视角方面取得了最先进的结果。我们在室内数据集上广泛评估了VF-NeRF，并对其组件进行了消融研究。

🔬 方法详解

问题定义：现有NeRF方法在重建室内场景时，对于缺乏纹理的平面区域表现不佳，导致重建结果不准确，细节丢失。这是因为NeRF依赖于纹理信息来推断几何结构，而室内场景中大量的平面墙壁、天花板等区域缺乏足够的纹理信息。

核心思路：论文的核心思路是利用向量场（VF）作为场景的隐式表示。VF的每个向量指向最近的表面点，并在表面处反转。这种表示方式对于平面区域具有很强的归纳偏置，因为在平面区域内，VF的方向几乎不变，从而可以更好地建模平面结构。

技术框架：VF-NeRF的整体框架基于NeRF的体渲染流程。首先，从相机光线上采样一系列点。然后，使用一个神经网络预测每个采样点的密度和向量场。接着，通过体渲染技术，将密度和向量场信息积分起来，得到最终的颜色和深度。与传统NeRF不同的是，VF-NeRF使用向量场代替了传统的辐射场，并引入了新的密度-VF关系。

关键创新：最重要的创新点在于使用向量场作为场景的隐式表示，并建立了一种新的密度-VF关系。这种表示方式能够更好地建模平面区域，并提高重建的准确性。此外，论文还提出了一种新的训练方案，使得网络能够有效地学习向量场。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 密度-VF关系：论文设计了一种新的密度-VF关系，使得密度与向量场的散度相关联。2) 损失函数：论文使用了包括光度损失、Eikonal损失和深度损失在内的多种损失函数，以约束网络的学习。3) 网络结构：论文使用了MLP网络来预测每个采样点的密度和向量场。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

VF-NeRF在室内场景重建数据集上取得了state-of-the-art的结果。与现有方法相比，VF-NeRF能够更准确地重建平面区域和尖锐的角落。当深度线索可用时，VF-NeRF的性能得到进一步提升。消融实验表明，向量场表示和新的密度-VF关系是VF-NeRF成功的关键。

🎯 应用场景

VF-NeRF在室内场景重建方面具有广泛的应用前景，例如：机器人导航、虚拟现实、增强现实、三维地图构建等。该方法可以用于创建高质量的室内三维模型，为这些应用提供基础数据。此外，该方法还可以用于室内场景的编辑和修改，例如：改变墙壁的颜色、添加家具等。

📄 摘要（原文）

Implicit surfaces via neural radiance fields (NeRF) have shown surprising accuracy in surface reconstruction. Despite their success in reconstructing richly textured surfaces, existing methods struggle with planar regions with weak textures, which account for the majority of indoor scenes. In this paper, we address indoor dense surface reconstruction by revisiting key aspects of NeRF in order to use the recently proposed Vector Field (VF) as the implicit representation. VF is defined by the unit vector directed to the nearest surface point. It therefore flips direction at the surface and equals to the explicit surface normals. Except for this flip, VF remains constant along planar surfaces and provides a strong inductive bias in representing planar surfaces. Concretely, we develop a novel density-VF relationship and a training scheme that allows us to learn VF via volume rendering By doing this, VF-NeRF can model large planar surfaces and sharp corners accurately. We show that, when depth cues are available, our method further improves and achieves state-of-the-art results in reconstructing indoor scenes and rendering novel views. We extensively evaluate VF-NeRF on indoor datasets and run ablations of its components.