Deformable NeRF using Recursively Subdivided Tetrahedra
作者: Zherui Qiu, Chenqu Ren, Kaiwen Song, Xiaoyi Zeng, Leyuan Yang, Juyong Zhang
分类: cs.CV, cs.GR
发布日期: 2024-10-06
备注: Accepted by ACM Multimedia 2024. Project Page: https://ustc3dv.github.io/DeformRF/
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出DeformRF，利用递归细分四面体实现可变形NeRF，提升操控性和渲染质量。
🎯 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: 可变形NeRF 神经辐射场 四面体网格 递归细分 novel view synthesis 三维重建 物体操控
📋 核心要点
- NeRF虽然在 novel view synthesis 表现出色，但隐式表达使其难以直接控制物体形变，现有基于显式几何代理的方法存在四面体化耗时和难以处理复杂结构的问题。
- DeformRF通过两阶段训练策略，首先保留关键四面体，然后细化网格，并引入递归细分四面体的概念，实现多分辨率编码，从而提升形变效果和渲染质量。
- 在合成和真实数据集上的实验表明，DeformRF在 novel view synthesis 和变形任务上均表现出良好的性能，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
神经辐射场(NeRF)在 novel view synthesis 方面展现了潜力，但其隐式表示限制了对物体操作的显式控制。现有研究提出了集成显式几何代理以实现变形。然而，这些方法面临两个主要挑战：首先，四面体化的过程耗时且计算量大；其次，处理复杂或薄结构通常会导致过度占用存储空间的四面体网格，或者导致质量差的网格，从而损害变形能力。为了解决这些挑战，我们提出了DeformRF，一种将四面体网格的可操作性与特征网格表示的高质量渲染能力无缝集成的方法。为了避免形状不良的四面体和每个对象的四面体化，我们提出了一种两阶段训练策略。从几乎规则的四面体网格开始，我们的模型最初保留对象周围的关键四面体，然后在第二阶段使用更细粒度的网格细化对象细节。我们还提出了递归细分四面体的概念，以隐式地创建更高分辨率的网格。这实现了多分辨率编码，同时只需要存储在第一训练阶段生成的粗四面体网格。我们对合成和真实捕获的数据集进行了全面的DeformRF评估。定量和定性结果都证明了我们的方法对于 novel view synthesis 和变形任务的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于显式几何代理的可变形NeRF方法，在四面体化过程中面临计算量大、耗时的问题。同时，对于复杂或薄结构，需要大量的四面体单元，导致存储开销巨大，或者生成质量较差的四面体网格，影响变形效果。因此，如何高效地生成高质量的四面体网格，并将其与NeRF结合，实现可控且高质量的 novel view synthesis 是本文要解决的问题。
核心思路：DeformRF的核心思路是将四面体网格的可操作性与特征网格表示的高质量渲染能力相结合。通过两阶段训练策略，避免了对每个对象进行耗时的四面体化，并使用递归细分四面体的概念，隐式地创建更高分辨率的网格，从而在保证变形效果的同时，降低了存储开销。
技术框架：DeformRF的整体框架包含两个主要阶段：第一阶段，使用一个几乎规则的四面体网格，保留物体周围的关键四面体，并进行粗略的训练。第二阶段，使用更细粒度的网格，对物体细节进行细化。同时，引入了递归细分四面体的概念，在训练过程中隐式地生成更高分辨率的网格。在渲染阶段，通过查询四面体网格，获取空间位置的形变信息，并将其与特征网格表示相结合，生成高质量的图像。
关键创新：DeformRF的关键创新在于：1) 提出了两阶段训练策略，避免了对每个对象进行四面体化，提高了训练效率。2) 引入了递归细分四面体的概念，实现了多分辨率编码，降低了存储开销。3) 将四面体网格的可操作性与特征网格表示的高质量渲染能力相结合，实现了可控且高质量的 novel view synthesis。
关键设计：DeformRF的关键设计包括：1) 使用几乎规则的四面体网格作为初始网格，避免了形状不良的四面体。2) 在第一阶段训练中，使用L1损失函数来约束四面体网格的形变。3) 在第二阶段训练中，使用L2损失函数来细化物体细节。4) 使用MLP网络来预测每个四面体顶点的形变。5) 使用体渲染技术，将形变后的空间位置与特征网格表示相结合，生成最终的图像。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
DeformRF在合成和真实数据集上进行了评估，实验结果表明，该方法在 novel view synthesis 和变形任务上均表现出良好的性能。与现有方法相比，DeformRF能够生成更高质量的图像，并实现更精确的形变控制。具体性能数据（如PSNR、SSIM等）和对比基线需要在论文中查找。
🎯 应用场景
DeformRF具有广泛的应用前景，例如虚拟现实/增强现实(VR/AR)中的物体操控、游戏开发中的角色动画、以及机器人学中的物体抓取和操作等。该方法能够实现对三维物体的精确形变控制和高质量渲染，为相关领域提供更逼真、更具交互性的体验，并有望推动这些领域的发展。
📄 摘要（原文）
While neural radiance fields (NeRF) have shown promise in novel view synthesis, their implicit representation limits explicit control over object manipulation. Existing research has proposed the integration of explicit geometric proxies to enable deformation. However, these methods face two primary challenges: firstly, the time-consuming and computationally demanding tetrahedralization process; and secondly, handling complex or thin structures often leads to either excessive, storage-intensive tetrahedral meshes or poor-quality ones that impair deformation capabilities. To address these challenges, we propose DeformRF, a method that seamlessly integrates the manipulability of tetrahedral meshes with the high-quality rendering capabilities of feature grid representations. To avoid ill-shaped tetrahedra and tetrahedralization for each object, we propose a two-stage training strategy. Starting with an almost-regular tetrahedral grid, our model initially retains key tetrahedra surrounding the object and subsequently refines object details using finer-granularity mesh in the second stage. We also present the concept of recursively subdivided tetrahedra to create higher-resolution meshes implicitly. This enables multi-resolution encoding while only necessitating the storage of the coarse tetrahedral mesh generated in the first training stage. We conduct a comprehensive evaluation of our DeformRF on both synthetic and real-captured datasets. Both quantitative and qualitative results demonstrate the effectiveness of our method for novel view synthesis and deformation tasks. Project page: https://ustc3dv.github.io/DeformRF/