TimeNeRF: Building Generalizable Neural Radiance Fields across Time from Few-Shot Input Views
作者: Hsiang-Hui Hung, Huu-Phu Do, Yung-Hui Li, Ching-Chun Huang
分类: cs.CV, cs.MM
发布日期: 2025-07-18
备注: Accepted by MM 2024
💡 一句话要点
TimeNeRF：基于少量输入视图构建可泛化的跨时间神经辐射场
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 神经辐射场 新视角合成 时间建模 少量样本学习 可泛化 体渲染 动态场景
📋 核心要点
- 现有NeRF方法在时间维度上的3D场景建模能力有限，缺乏针对时序场景的专用数据集，难以处理真实世界中光照随时间变化的情况。
- TimeNeRF结合多视角立体视觉、神经辐射场和解耦策略，构建可泛化的跨时间神经辐射场，实现任意时间和视角的渲染。
- 实验表明，TimeNeRF在少量样本情况下无需场景优化即可渲染新视角，尤其擅长捕捉黎明到黄昏的自然场景变化。
📝 摘要（中文）
本文提出TimeNeRF，一种可泛化的神经渲染方法，即使在少量输入视图的情况下，也能在任意视点和任意时间渲染新视角。在实际应用中，收集多视角数据成本高昂，为未见场景重新优化效率低下。此外，随着数字领域（特别是元宇宙）追求日益沉浸式的体验，对能够自然地在白天和黑夜之间过渡的3D环境进行建模的能力至关重要。虽然当前基于神经辐射场（NeRF）的技术在合成新视角方面表现出了卓越的能力，但对NeRF在时间3D场景建模方面的潜力探索仍然有限，并且没有专门为此目的而设的数据集。为此，我们的方法利用了多视角立体视觉、神经辐射场和跨不同数据集的解耦策略的优势。这使我们的模型能够在少量样本设置中实现泛化，允许我们构建用于场景表示的隐式内容辐射场，并进一步实现在任意时间构建神经辐射场。最后，我们通过体渲染合成该时间的新视角。实验表明，TimeNeRF可以在少量样本设置中渲染新视角，而无需针对每个场景进行优化。最值得注意的是，它擅长创建在不同时间之间平滑过渡的逼真新视角，巧妙地捕捉从黎明到黄昏的复杂自然场景变化。
🔬 方法详解
问题定义：现有NeRF方法虽然在静态场景的新视角合成上表现出色，但在处理动态场景，特别是光照随时间变化的场景时，存在泛化能力不足的问题。为每个新场景重新优化NeRF模型效率低下，且缺乏专门用于训练时序NeRF的数据集。因此，如何利用少量输入视图，构建能够泛化到不同时间和视角的神经辐射场，是本文要解决的核心问题。
核心思路：TimeNeRF的核心思路是将场景的内容（几何和材质）与时间信息解耦。通过学习一个通用的内容辐射场，并结合时间编码，使得模型能够根据给定的时间和视角，生成对应的辐射值。这种解耦的设计使得模型能够泛化到未见过的场景和时间，从而实现少量样本下的跨时间新视角合成。
技术框架：TimeNeRF的整体框架包含以下几个主要模块：1) 多视角图像输入：输入少量不同视角的图像，以及对应的时间信息。2) 内容辐射场编码器：利用编码器将输入图像编码成隐式的场景内容表示。3) 时间编码器：将时间信息编码成时间特征向量。4) 辐射场解码器：将场景内容表示和时间特征向量作为输入，解码得到每个空间点的颜色和密度。5) 体渲染：利用体渲染技术，将辐射场解码器的输出渲染成最终的新视角图像。
关键创新：TimeNeRF的关键创新在于其解耦的内容辐射场和时间编码设计。通过将场景的内容和时间信息分离，模型可以学习到更具泛化性的场景表示，从而在少量样本下实现跨时间的新视角合成。此外，TimeNeRF还利用了多视角立体视觉的信息，来提高场景几何重建的准确性。
关键设计：TimeNeRF的关键设计包括：1) 内容辐射场编码器的网络结构，例如使用卷积神经网络或Transformer来提取图像特征。2) 时间编码的方式，例如使用傅里叶特征编码或位置编码。3) 辐射场解码器的网络结构，例如使用MLP来将场景内容表示和时间特征向量映射到颜色和密度。4) 损失函数的设计，例如使用L1或L2损失来约束渲染图像与真实图像之间的差异。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
TimeNeRF在多个数据集上进行了实验，结果表明其在少量样本下的新视角合成效果优于现有方法。尤其是在处理光照随时间变化的场景时，TimeNeRF能够生成平滑过渡的逼真图像，有效地捕捉了从黎明到黄昏的自然场景变化。具体性能数据未知，但论文强调了其在主观视觉效果上的显著提升。
🎯 应用场景
TimeNeRF在元宇宙、虚拟现实、增强现实等领域具有广泛的应用前景。它可以用于创建逼真的动态3D场景，例如模拟城市中一天光照的变化，或者模拟植物生长过程。此外，TimeNeRF还可以用于电影制作、游戏开发等领域，提高内容创作的效率和质量。未来，TimeNeRF有望成为构建沉浸式数字体验的关键技术。
📄 摘要（原文）
We present TimeNeRF, a generalizable neural rendering approach for rendering novel views at arbitrary viewpoints and at arbitrary times, even with few input views. For real-world applications, it is expensive to collect multiple views and inefficient to re-optimize for unseen scenes. Moreover, as the digital realm, particularly the metaverse, strives for increasingly immersive experiences, the ability to model 3D environments that naturally transition between day and night becomes paramount. While current techniques based on Neural Radiance Fields (NeRF) have shown remarkable proficiency in synthesizing novel views, the exploration of NeRF's potential for temporal 3D scene modeling remains limited, with no dedicated datasets available for this purpose. To this end, our approach harnesses the strengths of multi-view stereo, neural radiance fields, and disentanglement strategies across diverse datasets. This equips our model with the capability for generalizability in a few-shot setting, allows us to construct an implicit content radiance field for scene representation, and further enables the building of neural radiance fields at any arbitrary time. Finally, we synthesize novel views of that time via volume rendering. Experiments show that TimeNeRF can render novel views in a few-shot setting without per-scene optimization. Most notably, it excels in creating realistic novel views that transition smoothly across different times, adeptly capturing intricate natural scene changes from dawn to dusk.