Temporal Residual Neural Radiance Fields for Monocular Video Dynamic Human Body Reconstruction

📄 arXiv: 2609.04984v1 📥 PDF

作者: Tianle Du, Jie Wang, Xiaolong Xie, Wei Li, Pengxiang Su, Jie Liu

分类: cs.CV

发布日期: 2026-09-04

备注: Published in Journal of Electronic Imaging, 2024

💡 一句话要点

提出时序残差神经辐射场以解决动态人类体重建问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 动态场景重建 时序残差神经辐射场 多层感知器 新视角渲染 新姿态合成 计算机视觉 图形学 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在动态场景重建中面临MLP能力限制，训练时间长且计算资源消耗大，重建质量受限。
  2. 本文提出时序残差神经辐射场，旨在有效处理动态场景中的复杂时空信号，实现新视角和新姿态的人体重建。
  3. 实验结果显示，所提方法在PSNR和SSIM指标上优于现有方法，同时时间效率提升近780倍，保持与Anim-NeRF和Neural Body相似的准确性。

📝 摘要（中文）

在计算机视觉和图形学领域，近年来通过单一多层感知器（MLP）实现了静态场景中人体的高质量重建。然而，MLP在动态场景重建中存在能力限制，训练时间和计算资源需求较高，重建质量受到显著制约。本文提出了一种有效处理动态场景中复杂时空信号的方法，利用时序残差神经辐射场实现人体的新视角渲染和新姿态合成。通过构建与MLP架构无关的时序残差场，提出了集成方法以减少可训练参数并加速渲染，增强网络特征表示能力。最后，设计了多维损失函数以准确测量预测与实际空间像素值之间的损失。实验结果表明，所提方法在峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）等指标上优于最新代表性方法，同时在时间效率上提高近780倍。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决动态场景中人体重建的挑战，现有的多层感知器（MLP）方法在处理复杂时空信号时存在能力限制，导致训练时间长、计算资源消耗大及重建质量不高的问题。

核心思路：提出时序残差神经辐射场（Temporal Residual Neural Radiance Fields），通过构建与MLP无关的时序残差场来有效处理动态视频序列中的时空信号，从而实现新视角渲染和新姿态合成。

技术框架：整体架构包括时序残差场的构建、集成方法的设计以减少可训练参数和加速渲染，以及多维损失函数的设计以精确测量预测与实际值之间的损失。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了时序残差场的概念，打破了传统MLP架构的限制，显著提高了动态场景重建的效率和质量。

关键设计：设计了多维损失函数以准确评估重建效果，优化了网络结构以增强特征表示能力，同时减少了可训练参数，从而加速了渲染过程。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提方法在峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）等指标上显著优于最新的代表性方法，同时在时间效率上提升近780倍，保持与Anim-NeRF和Neural Body相似的准确性，展示了其在动态场景重建中的优越性。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的应用潜力，尤其在虚拟现实、增强现实和影视制作等领域，可以实现更高效的人体动态重建，提升用户体验和视觉效果。未来，随着技术的进一步发展，可能会在实时交互和智能监控等场景中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

In the field of computer vision and graphics, high-quality reconstruction of the human body in static scenes has been achieved in recent years by a single multilayer perceptron (MLP) in a number of approaches. However, MLPs have capacity limitations, requiring substantial training time and computational resources for dynamic scene reconstruction. And the quality of reconstruction is significantly constrained. This paper proposes a method for effectively processing complex spatiotemporal signals in dynamic scene human 3D modeling. The proposed method uses Temporal Residual Neural Radiance Fields to achieve novel view rendering and new pose synthesis of human bodies.To address the problem of representing temporal signals in video sequences, we construct a temporal residual field which is not related to the MLP architecture. Secondly, to improve reconstruction efficiency, we propose an integrated approach that reduces trainable parameters and accelerates rendering, thereby enhancing the network's feature representation capability. Finally, we design a multi-dimensional loss function to accurately measure the loss between predicted and actual spatial pixel values. The experimental results show that our proposed approach improves the peak signal-to-noise ratio (PSNR) and structural similarity index (SSIM) accuracy metrics compared to the latest representative methods. It maintains similar accuracy to Anim-NeRF and Neural Body while achieving a nearly 780-fold increase in time efficiency.