StyleRF-VolVis: Style Transfer of Neural Radiance Fields for Expressive Volume Visualization

📄 arXiv: 2408.00150v1 📥 PDF

作者: Kaiyuan Tang, Chaoli Wang

分类: cs.GR, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2024-07-31

备注: Accepted by IEEE VIS 2024

💡 一句话要点

提出StyleRF-VolVis以解决体积可视化中的风格转移问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 体积可视化 风格转移 神经辐射场 生成对抗网络 图像处理 计算机图形学 数据可视化

📋 核心要点

  1. 现有的体积可视化方法在生成新颖视觉效果时，往往需要大量的训练图像和时间，且质量和一致性不足。
  2. 本文提出了StyleRF-VolVis框架，利用神经辐射场技术实现内容与风格的分离，便于进行灵活的视觉编辑。
  3. 实验结果表明，StyleRF-VolVis在质量、一致性和灵活性上显著优于现有的多种风格渲染方法。

📝 摘要（中文）

在体积可视化领域，视觉合成因其生成新颖可视化的能力而备受关注。然而，基于生成对抗网络的现有解决方案通常需要大量训练图像并耗费显著的训练时间，且仍存在低质量、一致性和灵活性不足的问题。本文提出了StyleRF-VolVis，一个创新的风格转移框架，通过神经辐射场（NeRF）实现富表现力的体积可视化。StyleRF-VolVis通过准确分离场景几何（内容）和颜色外观（风格），方便地修改原始渲染的颜色、不透明度和光照，同时保持视觉内容在不同视图间的一致性，有效地将任意风格从参考图像转移到重建的3D场景中。我们通过实验展示了StyleRF-VolVis在各种体积渲染场景和参考图像中的优越质量、一致性和灵活性，并与其他基于图像、视频和NeRF的风格渲染解决方案进行了比较。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有体积可视化方法在风格转移过程中的低质量、一致性和灵活性不足的问题。现有基于生成对抗网络的方案通常需要大量训练数据，且训练时间长。

核心思路：StyleRF-VolVis通过神经辐射场（NeRF）技术实现内容与风格的分离，允许用户方便地修改颜色、不透明度和光照，同时保持视觉内容的一致性。

技术框架：该框架包括三个主要模块：基础NeRF模型用于提取场景几何，调色板颜色网络用于分类辐射场区域以实现照片级编辑，以及无约束颜色网络通过知识蒸馏提升颜色调色板的灵活性以实现非照片级编辑。

关键创新：最重要的创新在于通过分离内容与风格的方式，提升了风格转移的灵活性和一致性，解决了传统方法在这方面的局限性。

关键设计：关键设计包括调色板颜色网络和无约束颜色网络的结构，以及相应的损失函数设置，以确保在风格转移过程中保持高质量的视觉效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，StyleRF-VolVis在多种体积渲染场景中表现出色，与基线方法（如AdaIN、ReReVST、ARF和SNeRF）相比，质量和一致性均有显著提升，具体性能数据未详细列出。

🎯 应用场景

该研究在医学成像、科学可视化和计算机图形学等领域具有广泛的应用潜力。通过提供灵活的风格转移能力，StyleRF-VolVis能够帮助用户在不同的可视化需求下生成高质量的3D场景，提升数据分析和展示的效果。

📄 摘要（原文）

In volume visualization, visualization synthesis has attracted much attention due to its ability to generate novel visualizations without following the conventional rendering pipeline. However, existing solutions based on generative adversarial networks often require many training images and take significant training time. Still, issues such as low quality, consistency, and flexibility persist. This paper introduces StyleRF-VolVis, an innovative style transfer framework for expressive volume visualization (VolVis) via neural radiance field (NeRF). The expressiveness of StyleRF-VolVis is upheld by its ability to accurately separate the underlying scene geometry (i.e., content) and color appearance (i.e., style), conveniently modify color, opacity, and lighting of the original rendering while maintaining visual content consistency across the views, and effectively transfer arbitrary styles from reference images to the reconstructed 3D scene. To achieve these, we design a base NeRF model for scene geometry extraction, a palette color network to classify regions of the radiance field for photorealistic editing, and an unrestricted color network to lift the color palette constraint via knowledge distillation for non-photorealistic editing. We demonstrate the superior quality, consistency, and flexibility of StyleRF-VolVis by experimenting with various volume rendering scenes and reference images and comparing StyleRF-VolVis against other image-based (AdaIN), video-based (ReReVST), and NeRF-based (ARF and SNeRF) style rendering solutions.