Few-Shot Multi-Human Neural Rendering Using Geometry Constraints
作者: Qian li, Victoria Fernàndez Abrevaya, Franck Multon, Adnane Boukhayma
分类: cs.CV, cs.AI, cs.GR
发布日期: 2025-02-11
💡 一句话要点
提出基于几何约束的少样本多人神经渲染方法，解决遮挡和杂乱问题。
🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)
关键词: 神经渲染 隐式表示 多人场景 几何约束 少样本学习
📋 核心要点
- 现有方法难以从稀疏视角重建多人场景，主要挑战在于遮挡和场景复杂性。
- 利用SMPL模型提供的几何先验，结合光线和饱和度正则化，提升重建质量和鲁棒性。
- 在真实和合成数据集上验证，结果表明该方法优于现有神经重建方法，性能达到SOTA。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种仅使用少量图像来恢复包含多个人的场景的形状和辐射的方法。由于额外的遮挡和杂乱，多人场景非常复杂。对于单人场景，现有的使用隐式神经表示的方法已经取得了令人印象深刻的结果，提供了准确的几何形状和外观。然而，将这些方法扩展到从稀疏视图估计多个人仍然具有挑战性。我们提出了一种神经隐式重建方法，通过以下贡献来解决这项任务的固有挑战：首先，我们提出通过利用使用人体模型（SMPL）预先计算的网格来使用几何约束。具体来说，我们使用SMPL网格来正则化有符号距离，并利用边界框来改进渲染。其次，我们提出了一种光线正则化方案，以最大限度地减少渲染不一致性，以及一种饱和度正则化，用于在可变光照下进行鲁棒优化。在真实和合成数据集上的大量实验证明了我们方法的优势，并显示了相对于现有神经重建方法的最新性能。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决从少量图像中重建多人场景的几何形状和外观的问题。现有基于隐式神经表示的方法在单人场景中表现良好，但扩展到多人场景时，由于遮挡、杂乱和缺乏足够视角信息，重建质量显著下降。现有方法难以有效利用几何先验信息，且对光照变化敏感。
核心思路：论文的核心思路是引入几何约束来指导神经隐式重建过程。具体来说，利用预计算的SMPL人体模型网格作为几何先验，正则化场景的有符号距离场，从而约束重建形状。此外，通过光线正则化减少渲染不一致性，并通过饱和度正则化增强对光照变化的鲁棒性。
技术框架：该方法采用神经隐式表示框架，使用一个神经网络来表示场景的几何形状和外观。整体流程包括：1) 使用SMPL模型估计每个人的姿态和形状；2) 利用SMPL网格计算有符号距离场；3) 使用神经网络学习场景的隐式表示，并结合几何约束、光线正则化和饱和度正则化进行优化；4) 通过体渲染生成图像，并与输入图像进行比较，计算损失函数。
关键创新：该方法最重要的技术创新点在于将SMPL模型提供的几何先验知识融入到神经隐式重建过程中。与现有方法相比，该方法能够更有效地利用几何信息，从而在稀疏视角和复杂场景下实现更准确的重建。此外，光线正则化和饱和度正则化进一步提升了重建的鲁棒性。
关键设计：关键设计包括：1) 使用SMPL网格正则化有符号距离场，损失函数包含一个几何约束项，鼓励隐式表示与SMPL网格保持一致；2) 引入光线正则化，惩罚沿同一光线的颜色变化，减少渲染不一致性；3) 使用饱和度正则化，限制像素颜色的饱和度，增强对光照变化的鲁棒性。具体网络结构和参数设置在论文中有详细描述（未知）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在真实和合成数据集上均优于现有的神经重建方法。具体而言，在多人场景重建任务中，该方法能够更准确地恢复人物的几何形状和外观，减少伪影和噪声。论文中提供了定量指标的对比，但具体数值未知。该方法在稀疏视角下的重建效果尤为显著，表明其对遮挡和杂乱具有较强的鲁棒性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于虚拟现实、增强现实、游戏开发、电影制作等领域。例如，可以利用该方法从少量视频帧中重建虚拟人物，用于创建虚拟化身或进行动作捕捉。此外，该方法还可以用于三维场景重建，为机器人导航和场景理解提供支持。未来，该技术有望在自动驾驶、智能监控等领域发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
We present a method for recovering the shape and radiance of a scene consisting of multiple people given solely a few images. Multi-human scenes are complex due to additional occlusion and clutter. For single-human settings, existing approaches using implicit neural representations have achieved impressive results that deliver accurate geometry and appearance. However, it remains challenging to extend these methods for estimating multiple humans from sparse views. We propose a neural implicit reconstruction method that addresses the inherent challenges of this task through the following contributions: First, we propose to use geometry constraints by exploiting pre-computed meshes using a human body model (SMPL). Specifically, we regularize the signed distances using the SMPL mesh and leverage bounding boxes for improved rendering. Second, we propose a ray regularization scheme to minimize rendering inconsistencies, and a saturation regularization for robust optimization in variable illumination. Extensive experiments on both real and synthetic datasets demonstrate the benefits of our approach and show state-of-the-art performance against existing neural reconstruction methods.