ROI-NeRFs: Hi-Fi Visualization of Objects of Interest within a Scene by NeRFs Composition

📄 arXiv: 2502.12673v1 📥 PDF

作者: Quoc-Anh Bui, Gilles Rougeron, Géraldine Morin, Simone Gasparini

分类: cs.CV, cs.GR

发布日期: 2025-02-18

备注: 17 pages including appendix, 16 figures, 8 tables

💡 一句话要点

提出ROI-NeRFs，通过NeRFs组合实现场景内感兴趣对象的高保真可视化

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

关键词: NeRF 神经辐射场 三维重建 高细节层次 文化遗产 射线追踪 组合渲染

📋 核心要点

  1. 现有NeRF方法难以兼顾大规模场景的整体渲染效率和特定区域的高细节渲染质量。
  2. ROI-NeRFs将场景分解为全局Scene NeRF和局部ROI NeRF，并使用射线级组合渲染技术融合二者。
  3. 实验表明，ROI-NeRFs能有效提升感兴趣区域的细节层次，减少伪影，且推理时间增加不明显。

📝 摘要（中文）

本研究旨在解决文化遗产等应用中大规模场景内对象高细节层次(LOD)可视化的问题。提出了一种ROI-NeRFs框架，将场景分解为：以中等细节表示整体场景的Scene NeRF，以及多个关注用户定义感兴趣对象的ROI NeRF。该框架包含一个对象聚焦的相机选择模块，可在分解阶段自动为每个NeRF训练分组相关相机。在组合阶段，采用射线级组合渲染技术，融合来自Scene NeRF和ROI NeRF的信息，从而实现同步多对象渲染组合。在两个真实世界数据集（包括一个复杂的十八世纪文化遗产房间）上进行的定量和定性实验表明，与基线方法相比，该方法表现出卓越的性能，提高了对象区域的LOD，最大限度地减少了伪影，且没有显著增加推理时间。

🔬 方法详解

问题定义：现有NeRF方法在渲染大规模场景时，为了保证渲染效率，通常会牺牲特定区域的细节。如果直接提高整个场景的渲染分辨率，计算成本会显著增加。因此，如何在保证整体渲染效率的前提下，提升场景中感兴趣对象的细节层次是一个挑战。现有方法的痛点在于无法针对性地优化特定区域的渲染质量。

核心思路：ROI-NeRFs的核心思路是将场景分解为两个部分：一个全局的Scene NeRF，用于捕捉场景的整体结构和中等细节；以及多个局部的ROI NeRF，每个ROI NeRF专注于渲染场景中一个或多个感兴趣对象的高细节。通过这种分解，可以针对性地优化ROI区域的渲染质量，而无需增加整个场景的计算负担。射线级组合渲染技术则负责将两个NeRF的渲染结果融合在一起，从而实现最终的高质量渲染。

技术框架：ROI-NeRFs框架主要包含两个阶段：分解阶段和组合阶段。在分解阶段，首先使用对象聚焦的相机选择模块，为每个ROI NeRF选择相关的相机。然后，分别训练Scene NeRF和各个ROI NeRF。在组合阶段，使用射线级组合渲染技术，根据射线与ROI区域的相交情况，选择使用Scene NeRF或ROI NeRF的渲染结果，并将它们融合在一起。整体流程是从输入图像开始，经过相机选择、NeRF训练，最终输出高质量的渲染图像。

关键创新：ROI-NeRFs的关键创新在于将场景分解为全局和局部两部分，并使用射线级组合渲染技术进行融合。与现有方法相比，ROI-NeRFs能够针对性地优化特定区域的渲染质量，而无需增加整个场景的计算负担。对象聚焦的相机选择模块也是一个创新点，它可以自动为每个ROI NeRF选择相关的相机，从而提高训练效率。

关键设计：对象聚焦的相机选择模块通过分析相机与ROI区域的相对位置和角度，选择最有利于ROI区域渲染的相机。射线级组合渲染技术根据射线与ROI区域的相交情况，动态地选择使用Scene NeRF或ROI NeRF的渲染结果。具体的损失函数包括重建损失和正则化损失，用于优化NeRF的参数。网络结构采用标准的MLP结构，用于将3D坐标和视角方向映射到颜色和密度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ROI-NeRFs在两个真实世界数据集上均取得了优于基线方法的性能。在对象区域的细节层次上，ROI-NeRFs显著优于其他方法，能够生成更加清晰和逼真的渲染图像。同时，ROI-NeRFs能够有效地减少伪影，提高渲染质量。此外，ROI-NeRFs的推理时间并没有显著增加，保持了较高的渲染效率。定量指标和定性结果均验证了ROI-NeRFs的有效性。

🎯 应用场景

ROI-NeRFs在文化遗产保护、虚拟现实、增强现实、游戏开发等领域具有广泛的应用前景。例如，在文化遗产保护中，可以利用ROI-NeRFs对文物进行高精度三维重建和可视化，方便研究人员进行研究和保护。在虚拟现实和增强现实中，可以利用ROI-NeRFs创建更加逼真的虚拟场景，提升用户体验。该技术还能应用于工业设计、建筑可视化等领域，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Efficient and accurate 3D reconstruction is essential for applications in cultural heritage. This study addresses the challenge of visualizing objects within large-scale scenes at a high level of detail (LOD) using Neural Radiance Fields (NeRFs). The aim is to improve the visual fidelity of chosen objects while maintaining the efficiency of the computations by focusing on details only for relevant content. The proposed ROI-NeRFs framework divides the scene into a Scene NeRF, which represents the overall scene at moderate detail, and multiple ROI NeRFs that focus on user-defined objects of interest. An object-focused camera selection module automatically groups relevant cameras for each NeRF training during the decomposition phase. In the composition phase, a Ray-level Compositional Rendering technique combines information from the Scene NeRF and ROI NeRFs, allowing simultaneous multi-object rendering composition. Quantitative and qualitative experiments conducted on two real-world datasets, including one on a complex eighteen's century cultural heritage room, demonstrate superior performance compared to baseline methods, improving LOD for object regions, minimizing artifacts, and without significantly increasing inference time.