DaRePlane: Direction-aware Representations for Dynamic Scene Reconstruction

📄 arXiv: 2410.14169v1 📥 PDF

作者: Ange Lou, Benjamin Planche, Zhongpai Gao, Yamin Li, Tianyu Luan, Hao Ding, Meng Zheng, Terrence Chen, Ziyan Wu, Jack Noble

分类: cs.CV

发布日期: 2024-10-18

备注: arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2403.02265

💡 一句话要点

DaRePlane：提出方向感知表示方法，用于动态场景重建，实现高保真新视角合成。

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

关键词: 动态场景重建 新视角合成 神经辐射场 高斯溅射 方向感知表示 双树复小波变换 可训练掩码 动态场景建模

📋 核心要点

  1. 现有基于平面的动态场景重建方法难以处理复杂运动场景，导致重渲染质量不高。
  2. DaRePlane通过从六个方向捕获场景动态，并利用逆DTCWT恢复平面信息，从而实现更精确的场景建模。
  3. 实验表明，DaRePlane在NeRF和GS框架下，均能显著提升动态场景新视角合成的性能，达到SOTA水平。

📝 摘要（中文）

针对神经辐射场(NeRF)和高斯溅射(GS)等模型训练缓慢的问题，本文提出了一种新的方向感知表示方法DaRePlane，用于建模和重渲染动态场景。DaRePlane从六个不同方向捕获场景动态，并通过逆双树复小波变换(DTCWT)恢复基于平面的信息。在NeRF流程中，DaRePlane融合这些平面向量，计算每个时空点的特征，然后输入到一个小型MLP进行颜色回归。在应用于高斯溅射时，DaRePlane计算高斯点的特征，然后通过一个小型多头MLP进行时空形变预测。为了解决六个实部和六个虚部方向感知小波系数引入的冗余，本文引入了一种可训练的掩码方法，在不显著降低性能的情况下缓解存储问题。在常规和手术动态场景中，对NeRF和GS系统进行了测试，实验结果表明DaRePlane在各种复杂动态场景的新视角合成中取得了最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于平面的动态场景重建方法，虽然训练速度快于NeRF等方法，但在处理具有复杂运动的动态场景时，由于缺乏对不同方向运动的有效建模，导致重渲染质量不高，难以捕捉精细的动态细节。

核心思路：DaRePlane的核心思路是从多个方向捕获场景的动态信息，并将其解耦到不同的平面表示中。通过这种方式，模型可以更好地理解和表示复杂运动，从而提高重渲染的质量。使用方向感知的表示能够更全面地捕捉场景中不同方向的运动信息。

技术框架：DaRePlane的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 从六个不同的方向捕获场景动态信息。2) 对捕获的信息进行逆双树复小波变换(DTCWT)，以恢复基于平面的信息。3) 将恢复的平面信息融合，计算每个时空点的特征。4) 将特征输入到一个小型MLP（NeRF）或多头MLP（GS）中，进行颜色回归或时空形变预测。

关键创新：DaRePlane的关键创新在于引入了方向感知的表示方法，并结合逆DTCWT来解耦场景动态。此外，为了解决DTCWT带来的冗余信息，论文还提出了一种可训练的掩码方法，可以在不显著降低性能的情况下减少存储需求。这种掩码方法能够自适应地选择重要的方向信息，从而提高模型的效率。

关键设计：DaRePlane使用了六个方向来捕获场景动态，具体方向的选择未知，但应该是经过精心设计的，以最大程度地覆盖场景中的运动信息。DTCWT的具体参数设置未知。可训练掩码的具体实现方式未知，但其目标是学习每个方向的重要性，并过滤掉不重要的方向信息。损失函数的设计未知，但应该包含重渲染损失和正则化项，以保证模型的稳定性和泛化能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

DaRePlane在多个动态场景数据集上进行了实验，并与现有的SOTA方法进行了比较。实验结果表明，DaRePlane在各种复杂动态场景的新视角合成中取得了显著的性能提升。具体的性能数据和提升幅度未知，但摘要中明确指出DaRePlane达到了SOTA水平。

🎯 应用场景

DaRePlane在动态场景重建领域具有广泛的应用前景，例如虚拟现实、增强现实、机器人导航、自动驾驶、电影特效制作以及医疗手术模拟等。该方法能够提升动态场景的建模和渲染质量，为用户提供更逼真的体验，并为相关应用提供更准确的环境信息。

📄 摘要（原文）

Numerous recent approaches to modeling and re-rendering dynamic scenes leverage plane-based explicit representations, addressing slow training times associated with models like neural radiance fields (NeRF) and Gaussian splatting (GS). However, merely decomposing 4D dynamic scenes into multiple 2D plane-based representations is insufficient for high-fidelity re-rendering of scenes with complex motions. In response, we present DaRePlane, a novel direction-aware representation approach that captures scene dynamics from six different directions. This learned representation undergoes an inverse dual-tree complex wavelet transformation (DTCWT) to recover plane-based information. Within NeRF pipelines, DaRePlane computes features for each space-time point by fusing vectors from these recovered planes, then passed to a tiny MLP for color regression. When applied to Gaussian splatting, DaRePlane computes the features of Gaussian points, followed by a tiny multi-head MLP for spatial-time deformation prediction. Notably, to address redundancy introduced by the six real and six imaginary direction-aware wavelet coefficients, we introduce a trainable masking approach, mitigating storage issues without significant performance decline. To demonstrate the generality and efficiency of DaRePlane, we test it on both regular and surgical dynamic scenes, for both NeRF and GS systems. Extensive experiments show that DaRePlane yields state-of-the-art performance in novel view synthesis for various complex dynamic scenes.