Adaptive Time-step Training for Enhancing Spike-Based Neural Radiance Fields

📄 arXiv: 2507.23033v1 📥 PDF

作者: Ranxi Lin, Canming Yao, Jiayi Li, Weihang Liu, Xin Lou, Pingqiang Zhou

分类: cs.CV, cs.NE

发布日期: 2025-07-30

💡 一句话要点

提出PATA：一种自适应时间步长的脉冲NeRF训练方法，提升资源受限场景下的渲染效率。

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

关键词: 神经辐射场 脉冲神经网络 时间步长调整 边缘计算 3D重建 神经渲染 自适应学习

📋 核心要点

  1. 传统NeRF模型计算量大，难以在边缘设备上部署，而SNNs具有节能优势，但直接应用效果不佳。
  2. PATA通过动态调整时间步长，在训练过程中自动平衡渲染质量和计算效率，实现场景自适应推理。
  3. 实验表明，PATA在保持渲染质量的同时，显著降低了推理时间步长和功耗，提升了效率。

📝 摘要（中文）

基于神经辐射场（NeRF）的模型在3D重建和渲染任务中取得了显著成功。然而，在训练和推理过程中，这些模型严重依赖于沿多视点射线的密集点采样，导致浮点运算量激增，严重限制了它们在边缘计算等资源受限场景中的应用。脉冲神经网络（SNNs）通过离散时间步长的二元脉冲进行通信，由于其节能特性，提供了一种有前景的替代方案。考虑到神经渲染中场景尺度和纹理复杂性的固有可变性，以及每个场景训练单独模型的普遍做法，我们提出了一种具有动态时间步长训练策略的基于脉冲的NeRF框架，称为预训练-自适应时间步长调整（PATA）。这种方法自动探索训练期间渲染质量和时间步长之间的权衡。因此，它能够实现具有可变时间步长的场景自适应推理，并减少推理过程中计算资源的额外消耗。基于已建立的Instant-NGP架构，我们在不同的数据集上评估了我们的方法。实验结果表明，PATA可以在保持渲染保真度的同时，将推理时间步长减少64%，运行功耗降低61.55%。

🔬 方法详解

问题定义：现有NeRF模型依赖大量浮点运算，计算成本高昂，难以在资源受限的边缘设备上部署。虽然脉冲神经网络（SNNs）具有节能特性，但直接应用于NeRF时，性能往往不佳，需要针对性优化。现有方法难以在渲染质量和计算效率之间取得良好平衡，且缺乏对不同场景的自适应能力。

核心思路：论文的核心思路是引入一种自适应时间步长训练策略，称为Pretrain-Adaptive Time-step Adjustment (PATA)。该方法在训练过程中动态调整SNN的时间步长，以在渲染质量和计算效率之间找到最佳平衡点。通过预训练和自适应调整，使模型能够根据场景的复杂程度自动选择合适的时间步长，从而实现场景自适应的推理。

技术框架：PATA方法基于Instant-NGP架构，主要包含预训练阶段和自适应时间步长调整阶段。在预训练阶段，使用传统方法训练一个初始的NeRF模型。在自适应时间步长调整阶段，引入动态时间步长策略，根据渲染质量和计算效率的指标，自动调整SNN的时间步长。整体流程包括：1)预训练NeRF模型；2)将NeRF模型转换为SNN；3)使用PATA策略进行训练，动态调整时间步长；4)使用调整后的SNN进行推理。

关键创新：PATA的关键创新在于动态时间步长调整策略。与固定时间步长的方法不同，PATA能够根据场景的复杂程度和渲染质量的要求，自动调整时间步长。这种自适应性使得模型能够在保持渲染质量的同时，显著降低计算成本。此外，PATA方法无需手动调整时间步长，降低了人工干预的需求。

关键设计：PATA的关键设计包括：1)预训练NeRF模型，为SNN提供良好的初始化；2)使用合适的损失函数，例如PSNR或SSIM，来衡量渲染质量；3)设计时间步长调整策略，例如基于梯度下降或强化学习的方法，自动调整时间步长；4)采用合适的SNN架构，例如LIF神经元或IF神经元，以实现高效的脉冲计算。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，PATA方法在保持渲染保真度的前提下，可以将推理时间步长减少64%，运行功耗降低61.55%。与传统的NeRF模型相比，PATA方法在资源受限场景下具有显著的优势。此外，PATA方法在不同的数据集上都取得了良好的效果，验证了其泛化能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于边缘计算、移动设备等资源受限场景下的3D重建和渲染任务。例如，在AR/VR应用中，可以利用PATA方法在移动设备上实现高质量的实时渲染。此外，该方法还可以应用于机器人导航、自动驾驶等领域，提高感知系统的效率和可靠性。未来，该研究有望推动NeRF技术在更广泛的实际应用中落地。

📄 摘要（原文）

Neural Radiance Fields (NeRF)-based models have achieved remarkable success in 3D reconstruction and rendering tasks. However, during both training and inference, these models rely heavily on dense point sampling along rays from multiple viewpoints, resulting in a surge in floating-point operations and severely limiting their use in resource-constrained scenarios like edge computing. Spiking Neural Networks (SNNs), which communicate via binary spikes over discrete time steps, offer a promising alternative due to their energy-efficient nature. Given the inherent variability in scene scale and texture complexity in neural rendering and the prevailing practice of training separate models per scene, we propose a spike-based NeRF framework with a dynamic time step training strategy, termed Pretrain-Adaptive Time-step Adjustment (PATA). This approach automatically explores the trade-off between rendering quality and time step length during training. Consequently, it enables scene-adaptive inference with variable time steps and reduces the additional consumption of computational resources in the inference process. Anchoring to the established Instant-NGP architecture, we evaluate our method across diverse datasets. The experimental results show that PATA can preserve rendering fidelity while reducing inference time steps by 64\% and running power by 61.55\%.