Incorporating dense metric depth into neural 3D representations for view synthesis and relighting

📄 arXiv: 2409.03061v1 📥 PDF

作者: Arkadeep Narayan Chaudhury, Igor Vasiljevic, Sergey Zakharov, Vitor Guizilini, Rares Ambrus, Srinivasa Narasimhan, Christopher G. Atkeson

分类: cs.CV, cs.GR, cs.RO

发布日期: 2024-09-04

备注: Project webpage: https://stereomfc.github.io

💡 一句话要点

提出结合稠密深度信息的神经3D表示方法，用于视角合成和光照重定向

🎯 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: 神经3D表示 视角合成 光照重定向 稠密深度信息 机器人视觉

📋 核心要点

  1. 现有视角合成和光照重定向方法在视角受限的机器人场景中表现不佳，难以获得高质量的几何和外观估计。
  2. 该方法将稠密深度信息融入神经3D表示的训练中，并区分纹理和几何边缘，从而改进几何和外观的联合优化。
  3. 通过多闪光灯立体相机系统采集数据，实验结果表明，该方法在少量训练视角下实现了高质量的光照重定向和视角合成。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种将稠密度量深度信息融入神经3D表示的方法，用于小场景的精确几何重建和逼真外观合成。在机器人应用中，由于机器人运动范围和场景遮挡的限制，视角范围较窄，导致现有估计技术效果不佳甚至失效。针对此问题，利用机器人应用中通常可直接测量的稠密深度信息作为几何初始估计，并结合多光照图像进行光照重定向。该方法解决了联合优化几何和外观时出现的纹理与几何边缘混淆问题。此外，还介绍了一种用于数据采集的多闪光灯立体相机系统，并在少量训练视角下展示了光照重定向和视角合成的结果。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在视角受限的场景下，现有神经3D表示方法在视角合成和光照重定向任务中表现不佳的问题。现有方法在机器人等应用场景中，由于视角范围窄、场景遮挡严重，难以准确估计场景的几何和外观信息，导致合成的图像质量较差。

核心思路：论文的核心思路是将稠密的度量深度信息作为先验知识融入到神经3D表示的训练过程中。利用深度信息提供场景几何的初始估计，从而约束优化过程，提高几何重建的准确性。同时，利用多光照图像来解耦材质和光照，从而实现更逼真的光照重定向。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 使用多闪光灯立体相机系统采集多视角、多光照图像以及对应的稠密深度图；2) 将稠密深度图作为几何先验，初始化神经3D表示；3) 联合优化神经3D表示的几何和外观参数，同时区分纹理和几何边缘，避免混淆；4) 使用训练好的神经3D表示进行视角合成和光照重定向。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将稠密深度信息有效地融入到神经3D表示的训练中。与现有方法相比，该方法能够利用深度信息提供更准确的几何先验，从而提高几何重建的质量。此外，该方法还解决了联合优化几何和外观时出现的纹理与几何边缘混淆问题，从而避免了伪影的产生。

关键设计：论文设计了一个多闪光灯立体相机系统，用于采集多视角、多光照图像和稠密深度图。在损失函数方面，论文可能使用了光度一致性损失、深度一致性损失以及正则化项等。具体的网络结构和参数设置在论文中应该有详细描述，但此处未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文展示了在少量训练视角下进行光照重定向和视角合成的结果。通过将稠密深度信息融入神经3D表示的训练中，该方法能够生成高质量的合成图像，并且能够有效地进行光照重定向。具体的性能数据和对比基线需要在论文中查找，此处未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于游戏、虚拟现实、机器人操作、自动驾驶、便捷产品捕捉和消费级摄影等领域。例如，在机器人操作中，可以利用该方法重建场景的3D模型，从而帮助机器人更好地理解和操作物体。在虚拟现实中，可以利用该方法生成逼真的虚拟场景，提高用户的沉浸感。

📄 摘要（原文）

Synthesizing accurate geometry and photo-realistic appearance of small scenes is an active area of research with compelling use cases in gaming, virtual reality, robotic-manipulation, autonomous driving, convenient product capture, and consumer-level photography. When applying scene geometry and appearance estimation techniques to robotics, we found that the narrow cone of possible viewpoints due to the limited range of robot motion and scene clutter caused current estimation techniques to produce poor quality estimates or even fail. On the other hand, in robotic applications, dense metric depth can often be measured directly using stereo and illumination can be controlled. Depth can provide a good initial estimate of the object geometry to improve reconstruction, while multi-illumination images can facilitate relighting. In this work we demonstrate a method to incorporate dense metric depth into the training of neural 3D representations and address an artifact observed while jointly refining geometry and appearance by disambiguating between texture and geometry edges. We also discuss a multi-flash stereo camera system developed to capture the necessary data for our pipeline and show results on relighting and view synthesis with a few training views.