Flow-NeRF: Joint Learning of Geometry, Poses, and Dense Flow within Unified Neural Representations
作者: Xunzhi Zheng, Dan Xu
分类: cs.CV
发布日期: 2025-03-13
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出Flow-NeRF以解决无先验姿态下的场景重建问题
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 神经辐射场 场景重建 光流估计 相机姿态 深度估计 计算机视觉 虚拟现实 增强现实
📋 核心要点
- 现有方法在无姿态先验的情况下，难以实现准确的场景重建，存在几何模糊性问题。
- Flow-NeRF通过设计双射映射和特征增强机制，联合优化场景几何、相机姿态和密集光流。
- 实验结果表明，Flow-NeRF在新视图合成和深度估计等任务上，几乎在所有指标上超越了现有方法。
📝 摘要（中文）
在神经辐射场中，缺乏姿态先验使得准确的场景重建变得具有挑战性。现有方法依赖于对应先验进行正则化或使用现成的流估计器来推导解析姿态。然而，联合学习场景几何、相机姿态和密集光流的潜力仍未得到充分探索。本文提出Flow-NeRF，一个统一框架，能够同时优化场景几何、相机姿态和密集光流。通过设计与姿态条件的双射映射来实现光流估计，并开发有效的特征增强机制，将规范空间特征传递到世界空间表示，显著提升场景几何。我们在四个重要任务上验证了模型，包括新视图合成、深度估计、相机姿态预测和密集光流估计，结果显示该方法在几乎所有指标上超越了之前的方法。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决在缺乏姿态先验的情况下，如何实现准确的场景重建问题。现有方法依赖于外部流估计器或对应先验，导致几何模糊性和重建精度不足。
核心思路：Flow-NeRF的核心思路是通过一个统一的神经表示，联合学习场景几何、相机姿态和密集光流。通过设计与姿态条件的双射映射，能够在神经辐射场中实现光流的学习。
技术框架：整体架构包括三个主要模块：场景几何优化、相机姿态优化和光流估计。通过迭代优化这些模块，Flow-NeRF能够在训练过程中实时更新场景表示。
关键创新：最重要的创新点在于提出了双射映射机制，使得光流估计与姿态条件相结合，从而提升了场景重建的精度和质量。这一方法与传统依赖外部估计的方式有本质区别。
关键设计：在设计中，采用了特征增强机制，将规范空间特征有效传递到世界空间表示。此外，损失函数的设计也考虑了光流和几何信息的联合优化，以确保模型的稳定性和准确性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在实验中，Flow-NeRF在新视图合成和深度估计任务上，几乎在所有指标上超越了现有方法，特别是在新视图流的定量准确性和质量上表现出色，显示出显著的性能提升。
🎯 应用场景
该研究在计算机视觉和机器人领域具有广泛的应用潜力，特别是在虚拟现实、增强现实和自动驾驶等场景中。通过实现高质量的场景重建和流估计，Flow-NeRF能够为多视角场景理解提供更为准确的基础，推动相关技术的发展。
📄 摘要（原文）
Learning accurate scene reconstruction without pose priors in neural radiance fields is challenging due to inherent geometric ambiguity. Recent development either relies on correspondence priors for regularization or uses off-the-shelf flow estimators to derive analytical poses. However, the potential for jointly learning scene geometry, camera poses, and dense flow within a unified neural representation remains largely unexplored. In this paper, we present Flow-NeRF, a unified framework that simultaneously optimizes scene geometry, camera poses, and dense optical flow all on-the-fly. To enable the learning of dense flow within the neural radiance field, we design and build a bijective mapping for flow estimation, conditioned on pose. To make the scene reconstruction benefit from the flow estimation, we develop an effective feature enhancement mechanism to pass canonical space features to world space representations, significantly enhancing scene geometry. We validate our model across four important tasks, i.e., novel view synthesis, depth estimation, camera pose prediction, and dense optical flow estimation, using several datasets. Our approach surpasses previous methods in almost all metrics for novel-view view synthesis and depth estimation and yields both qualitatively sound and quantitatively accurate novel-view flow. Our project page is https://zhengxunzhi.github.io/flownerf/.