ViSNeRF: Efficient Multidimensional Neural Radiance Field Representation for Visualization Synthesis of Dynamic Volumetric Scenes

📄 arXiv: 2502.16731v1 📥 PDF

作者: Siyuan Yao, Yunfei Lu, Chaoli Wang

分类: cs.GR

发布日期: 2025-02-23

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

ViSNeRF：用于动态体数据可视化合成的高效多维神经辐射场表示

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

关键词: 神经辐射场 科学可视化 体数据渲染 可视化合成 动态场景 多维表示

📋 核心要点

  1. 现有可视化合成方法缺乏3D几何感知，需要大量训练数据和计算资源，限制了其在新视角和参数下的泛化能力。
  2. ViSNeRF利用神经辐射场（NeRF）的多维扩展，将视角、传递函数等参数融入辐射场表示，实现高效的动态体数据可视化重建。
  3. 实验结果表明，ViSNeRF在稀疏图像样本下，能显著提升可视化合成的质量和效率，优于现有基线方法。

📝 摘要（中文）

领域科学家在处理大规模模拟的原始数据时，经常面临I/O和存储方面的挑战。保存可视化图像虽然实用，但仅限于预先选择的视角、传递函数和模拟参数。科学可视化领域的最新进展利用深度学习技术进行可视化合成，通过在训练期间仅提供图像样本，就能有效地推断未见过的可视化结果。然而，由于缺乏3D几何感知，现有方法通常需要大量的训练图像和大量的学习时间才能忠实地生成新的可视化结果。为了解决这些限制，我们提出了一种新的3D感知方法ViSNeRF，用于使用神经辐射场进行可视化合成。ViSNeRF利用多维辐射场表示，从稀疏的标记图像样本中有效地重建动态体数据的可视化结果，并能灵活地探索传递函数、等值面、时间步长或模拟参数。通过定性和定量的比较评估，我们证明了ViSNeRF优于几种具有代表性的基线方法，使其成为最先进的解决方案。代码可在https://github.com/JCBreath/ViSNeRF 获取。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在动态体数据可视化合成中，由于缺乏对3D几何结构的理解，需要大量的训练图像才能生成高质量的新视角和参数下的可视化结果。这导致了训练时间长，泛化能力差，难以满足领域科学家对高效可视化探索的需求。

核心思路：ViSNeRF的核心思路是将传统的神经辐射场（NeRF）扩展到多维空间，将视角信息以及传递函数、等值面、时间步长等可视化参数都编码到辐射场中。通过这种方式，模型可以学习到体数据在不同参数下的连续表示，从而实现高效的参数探索和新视角合成。

技术框架：ViSNeRF的整体框架基于NeRF，主要包含以下几个阶段：1）输入：一组带有视角和参数标签的图像样本；2）多维辐射场表示：使用一个神经网络来表示多维辐射场，该网络以3D空间坐标和可视化参数作为输入，输出颜色和密度；3）体渲染：使用体渲染技术，将辐射场中的颜色和密度积分，生成图像；4）优化：使用图像重建损失函数来优化神经网络的参数，使得生成的图像与输入的图像尽可能一致。

关键创新：ViSNeRF的关键创新在于其多维辐射场表示。传统的NeRF只考虑了视角信息，而ViSNeRF将可视化参数也融入到辐射场中，使得模型可以学习到体数据在不同参数下的连续表示。这种多维表示使得ViSNeRF可以在稀疏的图像样本下，实现高质量的可视化合成。

关键设计：ViSNeRF使用了一个多层感知机（MLP）来表示多维辐射场。该MLP的输入包括3D空间坐标（x, y, z）和可视化参数（例如，传递函数参数、等值面值、时间步长）。MLP的输出是颜色（RGB）和密度。损失函数采用图像重建损失，即生成的图像与输入图像之间的均方误差。为了提高训练效率，ViSNeRF采用了分层采样策略。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ViSNeRF在合成动态体数据可视化方面表现出色，通过实验证明，在稀疏的图像样本下，ViSNeRF能够显著提升可视化合成的质量和效率，优于几种具有代表性的基线方法。具体的性能提升数据和对比基线信息可以在论文原文中找到。

🎯 应用场景

ViSNeRF在科学可视化领域具有广泛的应用前景，例如，可以用于加速大规模科学模拟数据的可视化分析，帮助科学家更高效地探索数据中的模式和规律。此外，ViSNeRF还可以应用于医学影像可视化、工业设计等领域，实现交互式的可视化探索和设计。

📄 摘要（原文）

Domain scientists often face I/O and storage challenges when keeping raw data from large-scale simulations. Saving visualization images, albeit practical, is limited to preselected viewpoints, transfer functions, and simulation parameters. Recent advances in scientific visualization leverage deep learning techniques for visualization synthesis by offering effective ways to infer unseen visualizations when only image samples are given during training. However, due to the lack of 3D geometry awareness, existing methods typically require many training images and significant learning time to generate novel visualizations faithfully. To address these limitations, we propose ViSNeRF, a novel 3D-aware approach for visualization synthesis using neural radiance fields. Leveraging a multidimensional radiance field representation, ViSNeRF efficiently reconstructs visualizations of dynamic volumetric scenes from a sparse set of labeled image samples with flexible parameter exploration over transfer functions, isovalues, timesteps, or simulation parameters. Through qualitative and quantitative comparative evaluation, we demonstrate ViSNeRF's superior performance over several representative baseline methods, positioning it as the state-of-the-art solution. The code is available at https://github.com/JCBreath/ViSNeRF.