EPSilon: Efficient Point Sampling for Lightening of Hybrid-based 3D Avatar Generation

📄 arXiv: 2507.13648v1 📥 PDF

作者: Seungjun Moon, Sangjoon Yu, Gyeong-Moon Park

分类: cs.CV

发布日期: 2025-07-18

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出EPSilon高效点采样方法，加速混合3D头像生成模型的训练与推理。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: 神经辐射场 3D头像生成 高效采样 混合表示 SMPL模型

📋 核心要点

  1. 混合NeRF头像模型推理速度慢，主要原因是SMPL蒙皮权重变形需要在大量采样点上进行高昂计算。
  2. EPSilon通过空射线省略（ERO）和空间隔省略（EIO）策略，有效去除空旷区域的采样点，减少计算量。
  3. 实验表明，EPSilon仅使用3.9%的采样点，推理速度提升20倍，训练收敛速度提升4倍，同时保持生成质量。

📝 摘要（中文）

神经辐射场（NeRF）的快速发展为从单目视频生成可动画的人类头像铺平了道路。然而，单独使用NeRF会缺乏细节，因此出现了混合表示，它将基于SMPL的网格与NeRF表示结合使用。虽然基于混合的模型显示出逼真的头像生成质量，但由于其变形方案，它们的推理速度非常慢：为了与网格对齐，混合模型使用基于SMPL蒙皮权重的变形，这需要在每个采样点上进行高昂的计算。我们观察到，由于大多数采样点位于空旷空间中，它们不影响生成质量，但会导致变形的推理延迟。鉴于此，我们提出EPSilon，一种基于混合的3D头像生成方案，具有新颖的有效点采样策略，可提高训练和推理速度。在EPSilon中，我们提出了两种方法来省略渲染中的空点：空射线省略（ERO）和空间隔省略（EIO）。在ERO中，我们消除了穿过空旷空间的射线。然后，EIO缩小了射线上的采样间隔，从而消除了未被衣服或网格占据的区域。EPSilon的精细采样方案不仅可以大大降低变形期间的计算成本，还可以指定要采样的重要区域，从而实现无需分层采样的单阶段NeRF结构。与现有方法相比，EPSilon在仅使用3.9%的采样点的情况下保持了生成质量，并实现了大约20倍的推理速度提升，以及4倍的训练收敛速度提升。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于混合表示的3D头像生成模型，虽然能生成高质量的头像，但由于需要对大量采样点进行基于SMPL蒙皮权重的变形计算，导致推理速度非常慢。尤其是在空旷区域的采样点，对最终的渲染结果贡献不大，却消耗了大量的计算资源。

核心思路：论文的核心思路是减少在空旷区域的采样点数量，从而降低变形计算的开销，提高推理速度。通过观察发现，大部分采样点都位于空旷区域，因此可以通过一些策略来避免对这些点的采样。

技术框架：EPSilon的整体框架仍然是基于混合表示的NeRF模型，但引入了两个关键的采样优化模块：空射线省略（ERO）和空间隔省略（EIO）。ERO首先消除那些完全穿过空旷区域的射线，减少需要采样的射线数量。然后，EIO进一步缩小射线上的采样间隔，只在可能包含衣服或网格的区域进行采样。

关键创新：EPSilon的关键创新在于提出了ERO和EIO两种高效的点采样策略，能够显著减少空旷区域的采样点数量，从而降低变形计算的开销。与传统的分层采样方法不同，EPSilon可以直接使用单阶段的NeRF结构，简化了训练流程。

关键设计：ERO通过预先计算射线与人体网格的交点，判断射线是否完全穿过空旷区域。EIO则利用人体网格和衣服的先验信息，确定射线上的有效采样间隔。具体的参数设置和损失函数等细节在论文中未明确说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

EPSilon在实验中表现出色，仅使用3.9%的采样点，就实现了与现有方法相当的生成质量。更重要的是，EPSilon的推理速度提升了约20倍，训练收敛速度提升了约4倍。这些结果表明，EPSilon是一种高效且实用的3D头像生成方案，具有很高的应用价值。

🎯 应用场景

EPSilon的潜在应用领域包括虚拟现实/增强现实（VR/AR）、游戏、视频会议等。它可以用于创建更逼真、更流畅的虚拟化身，提升用户体验。通过加速3D头像的生成和渲染，EPSilon可以降低对计算资源的需求，使得在移动设备或低端硬件上运行高质量的3D头像应用成为可能。未来，该技术可以进一步扩展到其他类型的3D内容生成和渲染。

📄 摘要（原文）

The rapid advancement of neural radiance fields (NeRF) has paved the way to generate animatable human avatars from a monocular video. However, the sole usage of NeRF suffers from a lack of details, which results in the emergence of hybrid representation that utilizes SMPL-based mesh together with NeRF representation. While hybrid-based models show photo-realistic human avatar generation qualities, they suffer from extremely slow inference due to their deformation scheme: to be aligned with the mesh, hybrid-based models use the deformation based on SMPL skinning weights, which needs high computational costs on each sampled point. We observe that since most of the sampled points are located in empty space, they do not affect the generation quality but result in inference latency with deformation. In light of this observation, we propose EPSilon, a hybrid-based 3D avatar generation scheme with novel efficient point sampling strategies that boost both training and inference. In EPSilon, we propose two methods to omit empty points at rendering; empty ray omission (ERO) and empty interval omission (EIO). In ERO, we wipe out rays that progress through the empty space. Then, EIO narrows down the sampling interval on the ray, which wipes out the region not occupied by either clothes or mesh. The delicate sampling scheme of EPSilon enables not only great computational cost reduction during deformation but also the designation of the important regions to be sampled, which enables a single-stage NeRF structure without hierarchical sampling. Compared to existing methods, EPSilon maintains the generation quality while using only 3.9% of sampled points and achieves around 20 times faster inference, together with 4 times faster training convergence. We provide video results on https://github.com/seungjun-moon/epsilon.