Surf-NeRF: Surface Regularised Neural Radiance Fields

📄 arXiv: 2411.18652v2 📥 PDF

作者: Jack Naylor, Viorela Ila, Donald G. Dansereau

分类: cs.CV

发布日期: 2024-11-27 (更新: 2025-07-21)

备注: 20 pages, 17 figures, 9 tables, project page can be found at http://roboticimaging.org/Projects/SurfNeRF

💡 一句话要点

Surf-NeRF：提出表面正则化神经辐射场，提升几何重建精度

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 神经辐射场 NeRF 表面正则化 几何重建 哈希编码

📋 核心要点

  1. 现有NeRF方法在形状-辐射歧义问题上存在不足，难以收敛到几何精确的场景表示，限制了几何关键型应用。
  2. Surf-NeRF通过表面光场模型的课程学习和哈希编码，并引入几何平滑、法线一致性和外观分离等正则化项，提升几何重建精度。
  3. 实验表明，Surf-NeRF在法线精度上比传统基于网格的NeRF变体提高了28%，并能更准确地分离视角相关的外观。

📝 摘要（中文）

神经辐射场(NeRFs)提供了一种高保真、连续的场景表示，能够逼真地表示复杂的光照行为。尽管像Ref-NeRF这样的工作通过受物理启发的模型改进了几何结构，但NeRF克服形状-辐射歧义并收敛到与真实几何一致的表示的能力仍然有限。我们证明了表面光场模型的课程学习和基于格子的哈希编码如何帮助NeRF收敛到更几何精确的场景表示。我们引入了四个正则化项，以在场景几何结构上施加几何平滑性、法线一致性以及Lambertian和镜面外观的分离，从而符合物理模型。我们的方法产生的法线比传统的基于网格的NeRF变体（具有反射参数化）更准确28%。我们的方法更准确地分离了视角相关的外观，使NeRF具有与捕获的场景一致的几何表示。我们证明了我们的方法与现有NeRF变体的兼容性，这是为几何关键应用启用基于辐射的表示的关键一步。

🔬 方法详解

问题定义：NeRF在场景重建中存在形状-辐射歧义，导致重建的几何结构不准确，尤其是在视角变化较大的情况下。现有方法难以有效分离几何信息和光照信息，限制了NeRF在几何精度要求高的应用中的使用。

核心思路：Surf-NeRF的核心思路是通过引入表面正则化，显式地约束NeRF学习到的几何结构，使其更符合物理规律。具体来说，通过课程学习策略，逐步训练NeRF学习表面光场模型，并使用哈希编码加速收敛。同时，引入多个正则化项，约束几何结构的平滑性、法线一致性以及Lambertian和镜面反射的分离。

技术框架：Surf-NeRF的整体框架包括：1) 基于格子的哈希编码，用于加速NeRF的训练；2) 表面光场模型的课程学习，逐步引导NeRF学习几何结构；3) 几何平滑正则化项，约束表面的平滑性；4) 法线一致性正则化项，约束法线的方向一致性；5) Lambertian和镜面反射分离正则化项，约束外观的物理合理性。这些模块共同作用，使得NeRF能够学习到更准确的几何结构。

关键创新：Surf-NeRF的关键创新在于引入了一系列表面正则化项，这些正则化项基于物理模型，显式地约束NeRF学习到的几何结构。与现有方法相比，Surf-NeRF不是仅仅依赖于数据驱动的学习，而是将物理先验知识融入到NeRF的训练过程中，从而提高了几何重建的精度。

关键设计：Surf-NeRF的关键设计包括：1) 基于格子的哈希编码，用于加速NeRF的训练，提高收敛速度；2) 表面光场模型的课程学习策略，逐步引导NeRF学习几何结构，避免陷入局部最优；3) 几何平滑正则化项，采用Laplacian算子计算表面曲率，约束表面的平滑性；4) 法线一致性正则化项，采用法线点积计算法线方向一致性；5) Lambertian和镜面反射分离正则化项，基于Schlick-Fresnel近似计算反射率，约束外观的物理合理性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Surf-NeRF在法线精度上比传统的基于网格的NeRF变体提高了28%。此外，Surf-NeRF能够更准确地分离视角相关的外观，从而获得更一致的几何表示。这些结果表明，Surf-NeRF在几何重建精度方面具有显著优势。

🎯 应用场景

Surf-NeRF在机器人导航、虚拟现实、增强现实、三维重建等领域具有广泛的应用前景。更精确的几何重建可以提升机器人对环境的感知能力，改善VR/AR的沉浸感，并为三维建模提供更可靠的数据基础。该研究为几何关键型应用场景下的NeRF应用奠定了基础。

📄 摘要（原文）

Neural Radiance Fields (NeRFs) provide a high fidelity, continuous scene representation that can realistically represent complex behaviour of light. Despite works like Ref-NeRF improving geometry through physics-inspired models, the ability for a NeRF to overcome shape-radiance ambiguity and converge to a representation consistent with real geometry remains limited. We demonstrate how both curriculum learning of a surface light field model and using a lattice-based hash encoding helps a NeRF converge towards a more geometrically accurate scene representation. We introduce four regularisation terms to impose geometric smoothness, consistency of normals, and a separation of Lambertian and specular appearance at geometry in the scene, conforming to physical models. Our approach yields 28% more accurate normals than traditional grid-based NeRF variants with reflection parameterisation. Our approach more accurately separates view-dependent appearance, conditioning a NeRF to have a geometric representation consistent with the captured scene. We demonstrate compatibility of our method with existing NeRF variants, as a key step in enabling radiance-based representations for geometry critical applications.