Depth-Guided Bundle Sampling for Efficient Generalizable Neural Radiance Field Reconstruction

📄 arXiv: 2505.19793v1 📥 PDF

作者: Li Fang, Hao Zhu, Longlong Chen, Fei Hu, Long Ye, Zhan Ma

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-26

备注: CVPR 2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出深度引导的束采样策略以加速神经辐射场重建

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

关键词: 神经辐射场 深度引导 束采样 高效渲染 自适应采样 计算机图形学 新视图合成

📋 核心要点

  1. 现有方法在高分辨率图像渲染时计算开销大，尤其是在需要密集采样所有光线的情况下。
  2. 提出了一种深度引导的束采样策略，通过将相邻光线分组并集体采样来提高渲染效率。
  3. 在DTU数据集上，方法实现了1.27 dB的PSNR提升和47%的FPS提升，展示了优越的渲染质量和速度。

📝 摘要（中文）

近年来，通用新视图合成的进展通过相邻视图之间的插值实现了令人印象深刻的质量。然而，由于需要对所有光线进行密集采样，高分辨率图像的渲染仍然计算密集。我们提出了一种新颖的深度引导束采样策略，以加速渲染。通过将相邻光线分组为一个束并集体采样，生成共享表示以解码束内的所有光线。我们的自适应采样策略根据深度置信度动态分配样本，在复杂区域集中更多样本，而在平滑区域减少样本。应用于ENeRF时，我们的方法在DTU数据集上实现了高达1.27 dB的PSNR提升和47%的FPS增加。大量实验表明，该方法在合成和真实世界数据集上展示了最先进的渲染质量，并比现有通用方法快2倍。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决高分辨率图像渲染中的计算密集性问题，现有方法需要对所有光线进行密集采样，导致效率低下。

核心思路：提出的深度引导束采样策略通过将相邻光线分组为束并集体采样，利用共享表示来提高渲染效率，同时根据深度置信度动态调整样本分配。

技术框架：整体架构包括光线分组、深度引导的自适应采样和共享表示解码三个主要模块。首先，将相邻光线分组为束，然后根据深度信息进行自适应采样，最后通过共享表示解码所有光线。

关键创新：最重要的创新点在于深度引导的束采样策略，通过集体采样和动态样本分配，显著提高了渲染效率，与传统方法相比减少了冗余采样。

关键设计：在设计中，采用了基于深度置信度的自适应采样策略，确保在复杂区域分配更多样本，而在平滑区域减少样本，从而优化了渲染过程。具体的损失函数和网络结构细节在论文中进行了详细描述。

📊 实验亮点

实验结果表明，提出的方法在DTU数据集上实现了1.27 dB的PSNR提升和47%的FPS提升，相较于现有通用方法，渲染速度提高了2倍，展示了显著的性能优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括虚拟现实、增强现实和计算机图形学等，能够为高质量图像生成提供更高效的解决方案。随着技术的进步，未来可能在实时渲染和交互式应用中发挥重要作用，提升用户体验。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in generalizable novel view synthesis have achieved impressive quality through interpolation between nearby views. However, rendering high-resolution images remains computationally intensive due to the need for dense sampling of all rays. Recognizing that natural scenes are typically piecewise smooth and sampling all rays is often redundant, we propose a novel depth-guided bundle sampling strategy to accelerate rendering. By grouping adjacent rays into a bundle and sampling them collectively, a shared representation is generated for decoding all rays within the bundle. To further optimize efficiency, our adaptive sampling strategy dynamically allocates samples based on depth confidence, concentrating more samples in complex regions while reducing them in smoother areas. When applied to ENeRF, our method achieves up to a 1.27 dB PSNR improvement and a 47% increase in FPS on the DTU dataset. Extensive experiments on synthetic and real-world datasets demonstrate state-of-the-art rendering quality and up to 2x faster rendering compared to existing generalizable methods. Code is available at https://github.com/KLMAV-CUC/GDB-NeRF.