AE-NeRF: Augmenting Event-Based Neural Radiance Fields for Non-ideal Conditions and Larger Scene
作者: Chaoran Feng, Wangbo Yu, Xinhua Cheng, Zhenyu Tang, Junwu Zhang, Li Yuan, Yonghong Tian
分类: cs.CV
发布日期: 2025-01-06 (更新: 2025-01-07)
💡 一句话要点
AE-NeRF：增强事件相机NeRF在非理想条件和更大场景下的重建能力
🎯 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: 事件相机 神经辐射场 三维重建 位姿校正 分层蒸馏
📋 核心要点
- 现有事件相机NeRF方法依赖理想条件，如均匀高质量事件序列和精确相机位姿，且主要关注物体级别重建，限制了实际应用。
- AE-NeRF联合学习位姿校正和e-NeRF，利用分层事件蒸馏处理大场景，并引入事件重建和时间损失提高视图一致性。
- 通过合成和真实数据集的综合基准测试，AE-NeRF在非理想条件下实现了最先进的事件相机3D重建性能。
📝 摘要（中文）
本文提出AE-NeRF，旨在解决在非理想条件下学习事件相机NeRF的挑战，包括非均匀事件序列、噪声位姿以及各种尺度的场景。该方法利用事件流的密度，联合学习位姿校正模块和基于事件的NeRF（e-NeRF）框架，从而实现从不准确相机位姿中进行鲁棒的3D重建。为了推广到更大的场景，本文提出了分层事件蒸馏，包含一个proposal e-NeRF网络和一个vanilla e-NeRF网络，用于重采样和细化重建过程。此外，还提出了事件重建损失和时间损失，以提高重建场景的视图一致性。本文建立了一个综合基准，包括大规模场景，以模拟实际的非理想条件，并结合了合成和具有挑战性的真实世界事件数据集。实验结果表明，该方法在基于事件的3D重建中实现了新的state-of-the-art。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于事件相机的NeRF方法在非理想条件下表现不佳，例如当事件流不均匀、相机位姿不准确，以及场景规模较大时，重建质量会显著下降。这些方法通常依赖于高质量的事件数据和精确的相机位姿，并且主要关注于小规模物体的重建，难以应用于实际场景。
核心思路：AE-NeRF的核心思路是通过联合优化位姿校正和NeRF重建，来提高对噪声位姿的鲁棒性。同时，采用分层事件蒸馏策略，将重建过程分解为粗略的proposal阶段和精细的refinement阶段，从而有效地处理大规模场景。此外，引入事件重建损失和时间损失，以增强重建结果的视图一致性。
技术框架：AE-NeRF的整体框架包含以下几个主要模块：1) 位姿校正模块，用于修正不准确的相机位姿；2) e-NeRF模块，基于事件数据进行NeRF重建；3) 分层事件蒸馏模块，包含proposal e-NeRF网络和vanilla e-NeRF网络，用于处理大规模场景；4) 事件重建损失和时间损失，用于提高视图一致性。整个流程首先利用位姿校正模块对相机位姿进行优化，然后通过分层事件蒸馏模块进行粗略和精细的NeRF重建，最后通过事件重建损失和时间损失进行优化。
关键创新：AE-NeRF的关键创新在于：1) 联合学习位姿校正和NeRF重建，提高了对噪声位姿的鲁棒性；2) 提出分层事件蒸馏策略，有效地处理大规模场景；3) 引入事件重建损失和时间损失，增强了重建结果的视图一致性。与现有方法相比，AE-NeRF能够更好地处理非理想条件下的事件数据，并能够重建更大规模的场景。
关键设计：在位姿校正模块中，可以使用基于学习的方法或基于优化的方法来估计位姿误差。分层事件蒸馏模块中，proposal e-NeRF网络可以使用较小的网络结构和较低的分辨率，以快速生成粗略的重建结果，而vanilla e-NeRF网络可以使用较大的网络结构和较高的分辨率，以精细化重建结果。事件重建损失可以定义为重建事件与原始事件之间的差异，时间损失可以定义为相邻帧之间重建结果的差异。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
AE-NeRF在合成和真实数据集上都取得了显著的性能提升。在具有挑战性的真实世界数据集上，AE-NeRF相较于现有方法，在重建质量和鲁棒性方面均有明显改善。实验结果表明，AE-NeRF能够有效地处理非均匀事件序列、噪声位姿以及各种尺度的场景，实现了新的state-of-the-art。
🎯 应用场景
AE-NeRF在机器人导航、自动驾驶、虚拟现实和增强现实等领域具有广泛的应用前景。它可以用于在光照条件恶劣或运动模糊严重的环境中进行3D场景重建，为机器人提供更准确的环境感知信息。此外，AE-NeRF还可以用于生成高质量的虚拟场景，为用户提供更逼真的沉浸式体验。未来，该技术有望应用于更多需要精确3D重建的领域。
📄 摘要（原文）
Compared to frame-based methods, computational neuromorphic imaging using event cameras offers significant advantages, such as minimal motion blur, enhanced temporal resolution, and high dynamic range. The multi-view consistency of Neural Radiance Fields combined with the unique benefits of event cameras, has spurred recent research into reconstructing NeRF from data captured by moving event cameras. While showing impressive performance, existing methods rely on ideal conditions with the availability of uniform and high-quality event sequences and accurate camera poses, and mainly focus on the object level reconstruction, thus limiting their practical applications. In this work, we propose AE-NeRF to address the challenges of learning event-based NeRF from non-ideal conditions, including non-uniform event sequences, noisy poses, and various scales of scenes. Our method exploits the density of event streams and jointly learn a pose correction module with an event-based NeRF (e-NeRF) framework for robust 3D reconstruction from inaccurate camera poses. To generalize to larger scenes, we propose hierarchical event distillation with a proposal e-NeRF network and a vanilla e-NeRF network to resample and refine the reconstruction process. We further propose an event reconstruction loss and a temporal loss to improve the view consistency of the reconstructed scene. We established a comprehensive benchmark that includes large-scale scenes to simulate practical non-ideal conditions, incorporating both synthetic and challenging real-world event datasets. The experimental results show that our method achieves a new state-of-the-art in event-based 3D reconstruction.