$Δ$-NeRF: Incremental Refinement of Neural Radiance Fields through Residual Control and Knowledge Transfer

📄 arXiv: 2511.20804v1 📥 PDF

作者: Kriti Ghosh, Devjyoti Chakraborty, Lakshmish Ramaswamy, Suchendra M. Bhandarkar, In Kee Kim, Nancy O'Hare, Deepak Mishra

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2025-11-25

💡 一句话要点

提出$Δ$-NeRF，通过残差控制和知识迁移实现神经辐射场的增量优化，适用于卫星图像等序列数据场景。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 神经辐射场 增量学习 残差学习 知识蒸馏 卫星图像 三维重建 新视角合成

📋 核心要点

  1. 现有NeRF方法在增量数据场景下需要完全重新训练，导致计算成本高昂，且容易发生灾难性遗忘。
  2. $Δ$-NeRF通过引入残差控制器、不确定性门控和视图选择策略，在冻结的基础NeRF上进行增量优化，无需访问历史数据。
  3. 实验表明，$Δ$-NeRF在卫星图像数据集上取得了与联合训练相当甚至更好的性能，同时显著降低了训练时间和数据需求。

📝 摘要（中文）

神经辐射场(NeRFs)在3D重建和新视角合成方面表现出卓越的能力。然而，当增量引入新视角时，大多数现有NeRF框架需要完全重新训练，这限制了它们在数据按顺序到达的领域中的适用性。这种限制在基于卫星的地形分析中尤其成问题，因为区域会随着时间的推移被重复观察。NeRFs的增量优化仍未被充分探索，并且当无法获得过去的数据时，朴素的方法会遭受灾难性遗忘。我们提出了$Δ$-NeRF，一个独特的模块化残差框架，用于增量NeRF优化。$Δ$-NeRF引入了几种新技术，包括：（1）一个残差控制器，将逐层校正注入到冻结的基础NeRF中，从而无需访问过去的数据即可进行优化；（2）一种不确定性感知门控机制，通过自适应地组合基础预测和优化预测来防止过度校正；（3）一种视图选择策略，可在保持性能的同时将训练数据减少多达47％。此外，我们采用知识蒸馏将增强模型压缩为紧凑的学生网络（原始大小的20％）。在卫星图像上的实验表明，$Δ$-NeRF实现了与联合训练相当的性能，同时将训练时间减少了30-42％。$Δ$-NeRF始终优于现有的基线，在PSNR方面比朴素微调提高了高达43.5％，并且在某些指标上超过了联合训练。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决神经辐射场（NeRF）在增量学习场景下的问题，即当新视角数据不断加入时，如何高效地更新NeRF模型。现有方法主要依赖于完全重新训练，这在计算资源和时间上都是巨大的负担，尤其是在数据量庞大的情况下。此外，当历史数据不可用时，重新训练会导致灾难性遗忘，影响模型性能。

核心思路：论文的核心思路是采用残差学习的方式，在已有的、冻结的基础NeRF模型上进行增量优化。通过引入一个残差网络，学习新数据带来的变化，并将其添加到基础NeRF的预测中。这种方法避免了从头开始训练，显著降低了计算成本，并减轻了灾难性遗忘问题。同时，引入不确定性感知门控机制，自适应地融合基础NeRF和残差网络的预测，防止过度校正。

技术框架：$Δ$-NeRF的整体框架包含以下几个主要模块：1) 基础NeRF：一个预先训练好的NeRF模型，负责生成初始的场景表示。该模型在增量学习过程中保持冻结。2) 残差控制器：一个小型神经网络，用于学习新数据带来的场景变化。它接收输入视角和位置信息，输出对基础NeRF每一层的校正量。3) 不确定性感知门控：一个门控机制，根据输入的不确定性，自适应地融合基础NeRF和残差控制器的预测结果。4) 视图选择策略：一种选择最具信息量的视图进行训练的策略，以减少训练数据量。5) 知识蒸馏：将优化后的模型压缩到一个更小的学生网络中，以减少模型大小和推理时间。

关键创新：$Δ$-NeRF的关键创新在于其模块化的残差框架，它允许在不访问历史数据的情况下，对NeRF模型进行增量优化。残差控制器和不确定性感知门控机制是该框架的核心组成部分，它们共同实现了高效且稳定的增量学习。此外，视图选择策略和知识蒸馏进一步提升了模型的性能和效率。

关键设计：残差控制器是一个多层感知机（MLP），其结构与基础NeRF相似，但规模更小。不确定性感知门控机制使用一个sigmoid函数来计算融合权重，该权重取决于输入视角和位置的不确定性。视图选择策略基于信息增益或不确定性采样，选择最具代表性的视图进行训练。知识蒸馏使用L1损失或MSE损失来训练学生网络，使其逼近教师网络的输出。

📊 实验亮点

实验结果表明，$Δ$-NeRF在卫星图像数据集上取得了显著的性能提升。与朴素微调相比，PSNR指标提升高达43.5%。与联合训练相比，在训练时间上减少了30-42%，并且在某些指标上甚至超过了联合训练的性能。此外，视图选择策略可以将训练数据减少多达47%，而知识蒸馏可以将模型大小压缩到原始大小的20%。

🎯 应用场景

$Δ$-NeRF在卫星图像分析、自动驾驶、机器人导航等领域具有广泛的应用前景。例如，在卫星图像分析中，可以利用$Δ$-NeRF对随时间变化的地理环境进行建模和分析，从而实现灾害监测、城市规划等应用。在自动驾驶和机器人导航中，可以利用$Δ$-NeRF对动态环境进行实时重建和更新，提高系统的感知能力和决策能力。

📄 摘要（原文）

Neural Radiance Fields (NeRFs) have demonstrated remarkable capabilities in 3D reconstruction and novel view synthesis. However, most existing NeRF frameworks require complete retraining when new views are introduced incrementally, limiting their applicability in domains where data arrives sequentially. This limitation is particularly problematic in satellite-based terrain analysis, where regions are repeatedly observed over time. Incremental refinement of NeRFs remains underexplored, and naive approaches suffer from catastrophic forgetting when past data is unavailable. We propose $Δ$-NeRF, a unique modular residual framework for incremental NeRF refinement. $Δ$-NeRF introduces several novel techniques including: (1) a residual controller that injects per-layer corrections into a frozen base NeRF, enabling refinement without access to past data; (2) an uncertainty-aware gating mechanism that prevents overcorrection by adaptively combining base and refined predictions; and (3) a view selection strategy that reduces training data by up to 47\% while maintaining performance. Additionally, we employ knowledge distillation to compress the enhanced model into a compact student network (20\% of original size). Experiments on satellite imagery demonstrate that $Δ$-NeRF achieves performance comparable to joint training while reducing training time by 30-42\%. $Δ$-NeRF consistently outperforms existing baselines, achieving an improvement of up to 43.5\% in PSNR over naive fine-tuning and surpassing joint training on some metrics.