Neural Impostor: Editing Neural Radiance Fields with Explicit Shape Manipulation

📄 arXiv: 2310.05391v1 📥 PDF

作者: Ruiyang Liu, Jinxu Xiang, Bowen Zhao, Ran Zhang, Jingyi Yu, Changxi Zheng

分类: cs.GR, cs.CV

发布日期: 2023-10-09

备注: Accepted at Pacific Graphics 2023 and Computer Graphics Forum

💡 一句话要点

提出Neural Impostor以解决NeRF几何编辑挑战

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 神经辐射场 几何编辑 3D内容创建 显式网格 隐式场 多网格编码 形状变形

📋 核心要点

  1. 现有的NeRF编辑方法在几何修改上存在显著挑战，限制了其在实际应用中的广泛使用。
  2. 本文提出Neural Impostor，通过结合显式四面体网格与多网格隐式场，实现高效的神经隐式场编辑。
  3. 实验结果表明，系统在合成物体和真实数据编辑中表现出色，展示了其强大的鲁棒性和适应性。

📝 摘要（中文）

神经辐射场（NeRF）在生成高度真实和表现力丰富的3D场景方面取得了显著进展。然而，编辑NeRF，特别是在几何修改方面，仍然面临重大挑战，限制了其在各类应用中的广泛采用。为此，本文提出了Neural Impostor，这是一种混合表示，结合了显式四面体网格和为每个四面体设计的多网格隐式场。该框架通过利用多网格重心坐标编码，连接了显式形状操作与隐式场的几何编辑，提供了一种实用的解决方案，用于变形、合成和生成神经隐式场，同时保持复杂的体积外观。我们展示了系统的鲁棒性和适应性，通过多样的示例和实验，包括对合成物体和真实捕获数据的编辑，强调了Neural Impostor在3D内容创建和操作中的变革潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决神经辐射场（NeRF）在几何编辑方面的不足，现有方法难以高效地进行形状修改，限制了其应用范围。

核心思路：提出Neural Impostor，通过引入显式四面体网格与多网格隐式场的结合，提供了一种新的编辑框架，使得几何操作与隐式场的编辑能够有效融合。

技术框架：整体架构包括显式四面体网格和为每个四面体设计的多网格隐式场，利用多网格重心坐标编码实现形状变形和合成。

关键创新：最重要的创新在于将显式形状操作与隐式场编辑结合，提供了一种新的混合表示方法，显著提升了编辑的灵活性和效率。

关键设计：在技术细节上，采用了多网格重心坐标编码，设计了适应不同几何操作的损失函数，确保了编辑过程中的细节保留和视觉质量。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果显示，Neural Impostor在编辑合成物体和真实捕获数据时，表现出较现有方法显著的性能提升，具体在编辑精度和速度上均有明显改善，展示了其在3D内容创作中的强大能力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括3D内容创建、虚拟现实、游戏开发以及电影特效制作等。通过提供高效的几何编辑工具，Neural Impostor能够显著提升3D场景的创作效率和质量，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Neural Radiance Fields (NeRF) have significantly advanced the generation of highly realistic and expressive 3D scenes. However, the task of editing NeRF, particularly in terms of geometry modification, poses a significant challenge. This issue has obstructed NeRF's wider adoption across various applications. To tackle the problem of efficiently editing neural implicit fields, we introduce Neural Impostor, a hybrid representation incorporating an explicit tetrahedral mesh alongside a multigrid implicit field designated for each tetrahedron within the explicit mesh. Our framework bridges the explicit shape manipulation and the geometric editing of implicit fields by utilizing multigrid barycentric coordinate encoding, thus offering a pragmatic solution to deform, composite, and generate neural implicit fields while maintaining a complex volumetric appearance. Furthermore, we propose a comprehensive pipeline for editing neural implicit fields based on a set of explicit geometric editing operations. We show the robustness and adaptability of our system through diverse examples and experiments, including the editing of both synthetic objects and real captured data. Finally, we demonstrate the authoring process of a hybrid synthetic-captured object utilizing a variety of editing operations, underlining the transformative potential of Neural Impostor in the field of 3D content creation and manipulation.