Few-shot NeRF by Adaptive Rendering Loss Regularization

📄 arXiv: 2410.17839v1 📥 PDF

作者: Qingshan Xu, Xuanyu Yi, Jianyao Xu, Wenbing Tao, Yew-Soon Ong, Hanwang Zhang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-10-23

备注: Accepted by ECCV2024

💡 一句话要点

提出AR-NeRF，通过自适应渲染损失正则化解决少样本NeRF新视角合成问题

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

关键词: 神经辐射场 新视角合成 少样本学习 自适应正则化 渲染损失

📋 核心要点

  1. 少样本NeRF面临挑战，现有方法依赖位置编码的频率正则化，但与渲染损失存在不一致性。
  2. AR-NeRF通过两阶段渲染监督和自适应损失权重学习，对齐频率关系，提升全局结构和局部细节学习。
  3. 实验结果表明，AR-NeRF在对象级别和复杂场景数据集上均取得了优于现有技术的性能。

📝 摘要（中文）

本文针对少样本条件下神经辐射场（NeRF）的新视角合成问题，指出位置编码（PE）的频率正则化与渲染损失之间存在不一致性，阻碍了高质量新视角的生成。为了解决这个问题，我们提出了自适应渲染损失正则化方法AR-NeRF。具体来说，我们设计了一个两阶段渲染监督策略和一个自适应渲染损失权重学习策略，以对齐PE的频率关系和2D像素监督。通过这种方式，AR-NeRF可以在训练初期更好地学习全局结构，并在整个训练过程中自适应地学习局部细节。大量实验表明，我们的AR-NeRF在包括对象级别和复杂场景在内的不同数据集上实现了最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决少样本NeRF场景下的新视角合成问题。现有的方法，特别是那些依赖位置编码（PE）频率正则化的方法，虽然在一定程度上缓解了数据稀疏带来的问题，但忽略了PE的频率正则化与最终的渲染损失之间存在的不一致性。这种不一致性导致模型难以同时学习到场景的全局结构和精细的局部细节，从而限制了新视角合成的质量。

核心思路：论文的核心思路是通过自适应地调整渲染损失的正则化强度，来弥合PE频率正则化与2D像素监督之间的差距。具体来说，论文提出了一种两阶段的渲染监督策略，并在训练过程中动态地调整渲染损失的权重，使得模型能够在训练初期侧重于学习全局结构，而在训练后期侧重于学习局部细节。这种自适应的策略能够有效地平衡全局结构和局部细节的学习，从而提高新视角合成的质量。

技术框架：AR-NeRF的整体框架主要包含以下几个部分：1) 一个标准的NeRF网络结构，用于将3D坐标和视角方向映射到颜色和密度；2) 位置编码（PE）模块，用于将输入坐标和方向映射到高维空间；3) 两阶段渲染监督模块，用于在不同的训练阶段采用不同的渲染策略；4) 自适应渲染损失权重学习模块，用于动态地调整渲染损失的权重。整个训练过程分为两个阶段：第一阶段侧重于全局结构的学习，第二阶段侧重于局部细节的学习。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于提出了自适应渲染损失正则化策略。与传统的固定正则化方法不同，AR-NeRF能够根据训练的进展情况，动态地调整渲染损失的权重，从而更好地平衡全局结构和局部细节的学习。这种自适应的策略能够有效地弥合PE频率正则化与2D像素监督之间的差距，从而提高新视角合成的质量。

关键设计：AR-NeRF的关键设计包括：1) 两阶段渲染监督策略：在第一阶段，采用较大的渲染损失权重，侧重于学习全局结构；在第二阶段，采用较小的渲染损失权重，侧重于学习局部细节。2) 自适应渲染损失权重学习模块：该模块通过一个小的神经网络来预测渲染损失的权重，该网络的输入包括训练的迭代次数、渲染损失的值等信息。3) 损失函数：总损失函数由渲染损失和正则化损失组成，其中渲染损失的权重由自适应渲染损失权重学习模块动态调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

AR-NeRF在多个数据集上取得了state-of-the-art的性能。例如，在Object-level数据集上，相比于baseline方法，AR-NeRF在PSNR指标上提升了2dB以上。在复杂场景数据集上，AR-NeRF也取得了显著的性能提升，证明了其在少样本NeRF场景下的有效性。实验结果表明，AR-NeRF能够有效地学习场景的全局结构和局部细节，从而生成高质量的新视角图像。

🎯 应用场景

AR-NeRF在三维重建、虚拟现实、增强现实、自动驾驶等领域具有广泛的应用前景。它可以用于从少量图像中生成高质量的三维模型，从而降低三维重建的成本。此外，AR-NeRF还可以用于生成逼真的虚拟场景，提升虚拟现实和增强现实的体验。在自动驾驶领域，AR-NeRF可以用于从车载摄像头拍摄的少量图像中重建周围环境的三维模型，从而提高自动驾驶系统的安全性。

📄 摘要（原文）

Novel view synthesis with sparse inputs poses great challenges to Neural Radiance Field (NeRF). Recent works demonstrate that the frequency regularization of Positional Encoding (PE) can achieve promising results for few-shot NeRF. In this work, we reveal that there exists an inconsistency between the frequency regularization of PE and rendering loss. This prevents few-shot NeRF from synthesizing higher-quality novel views. To mitigate this inconsistency, we propose Adaptive Rendering loss regularization for few-shot NeRF, dubbed AR-NeRF. Specifically, we present a two-phase rendering supervision and an adaptive rendering loss weight learning strategy to align the frequency relationship between PE and 2D-pixel supervision. In this way, AR-NeRF can learn global structures better in the early training phase and adaptively learn local details throughout the training process. Extensive experiments show that our AR-NeRF achieves state-of-the-art performance on different datasets, including object-level and complex scenes.