NeRFlex: Resource-aware Real-time High-quality Rendering of Complex Scenes on Mobile Devices

📄 arXiv: 2504.03415v1 📥 PDF

作者: Zhe Wang, Yifei Zhu

分类: cs.GR, cs.CV, cs.LG, cs.MM, cs.PF

发布日期: 2025-04-04

备注: This paper is accepted by 45th IEEE International Conference on Distributed Computing Systems (ICDCS 2025)

💡 一句话要点

NeRFlex：面向移动设备，资源感知的实时高质量复杂场景渲染

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

关键词: 神经辐射场 移动渲染 实时渲染 资源感知 动态规划 三维重建 新视角合成

📋 核心要点

  1. 现有NeRF方法计算量大，难以在移动设备上实时渲染复杂场景，且基于网格的方法在复杂场景下质量下降，内存开销大。
  2. NeRFlex将场景分解为多个NeRF子网络，并设计资源感知的配置选择策略，在内存和计算约束下优化渲染质量。
  3. 实验表明，NeRFlex在移动设备上实现了实时、高质量的复杂场景渲染，优于现有方法。

📝 摘要（中文）

神经辐射场（NeRF）是一种先进的基于神经网络的新视角合成技术，用于3D重建。然而，其巨大的计算需求给在移动设备上的部署带来了挑战。虽然基于网格的NeRF解决方案在移动平台上实现实时渲染方面显示出潜力，但在渲染实际复杂场景时，它们通常无法提供高质量的重建。此外，预先计算的中间结果导致的大量内存开销也使其难以实际应用。为了克服这些挑战，我们提出了NeRFlex，一个资源感知、高分辨率、实时渲染框架，用于移动设备上的复杂场景。NeRFlex集成了移动NeRF渲染与多NeRF表示，将场景分解为多个子场景，每个子场景由一个单独的NeRF网络表示。至关重要的是，NeRFlex将内存和计算约束作为首要考虑因素，并相应地重新设计了重建过程。NeRFlex首先设计了一个面向细节的分割模块，以识别具有高频细节的子场景。对于每个NeRF网络，一个基于领域知识构建的轻量级分析器被用来准确地将配置映射到视觉质量和内存使用情况。基于这些见解和移动设备上的资源约束，NeRFlex提出了一种动态规划算法，以有效地确定所有NeRF表示的配置，尽管原始决策问题是NP-hard的。在真实世界数据集和移动设备上进行的大量实验表明，NeRFlex在商业移动设备上实现了实时、高质量的渲染。

🔬 方法详解

问题定义：现有NeRF方法在移动设备上进行实时渲染面临计算资源和内存资源的双重挑战。基于网格的NeRF方法虽然可以加速渲染，但在复杂场景下重建质量会显著下降，并且预计算的中间结果会占用大量内存，限制了其在移动设备上的应用。

核心思路：NeRFlex的核心思路是将复杂的场景分解为多个子场景，每个子场景由一个独立的NeRF网络表示。通过这种分解，可以针对每个子场景的特点进行优化，并根据移动设备的资源限制，动态地调整每个NeRF网络的配置，从而在保证渲染质量的同时，降低计算和内存开销。

技术框架：NeRFlex的整体框架包含以下几个主要模块：1) 细节导向的分割模块：用于将场景分割成多个子场景，重点关注包含高频细节的区域。2) 轻量级性能分析器：针对每个NeRF网络，建立配置（如采样点数量、网络大小等）与视觉质量和内存使用之间的映射关系。3) 动态规划算法：在给定的资源约束下，优化每个NeRF网络的配置，以最大化整体的渲染质量。

关键创新：NeRFlex的关键创新在于其资源感知的配置选择策略。它不仅考虑了NeRF网络的渲染质量，还同时考虑了计算和内存的约束。通过轻量级的性能分析器和动态规划算法，NeRFlex能够有效地在资源有限的移动设备上实现高质量的实时渲染。与现有方法相比，NeRFlex能够更好地平衡渲染质量和资源消耗。

关键设计：细节导向的分割模块采用了一种自适应的分割策略，根据场景的局部复杂度动态调整分割粒度。轻量级性能分析器通过采样少量配置，并结合领域知识进行插值，从而快速建立配置与性能之间的映射关系。动态规划算法采用了一种剪枝策略，减少了搜索空间，从而在可接受的时间内找到最优的配置方案。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

NeRFlex在真实世界数据集和商业移动设备上进行了广泛的实验。实验结果表明，NeRFlex能够在保证高质量渲染的同时，实现实时渲染。与现有方法相比，NeRFlex在视觉质量上取得了显著提升，同时降低了内存占用和计算开销。具体数据（原文未提供）未知，但结论是NeRFlex在移动设备上实现了更优的性能。

🎯 应用场景

NeRFlex技术可广泛应用于移动AR/VR、实时3D重建、移动游戏等领域。它使得用户能够在移动设备上体验高质量的3D场景渲染，例如在AR应用中实时渲染虚拟物体与真实环境的交互，或在移动游戏中呈现更逼真的场景。未来，NeRFlex有望推动移动设备上3D应用的普及。

📄 摘要（原文）

Neural Radiance Fields (NeRF) is a cutting-edge neural network-based technique for novel view synthesis in 3D reconstruction. However, its significant computational demands pose challenges for deployment on mobile devices. While mesh-based NeRF solutions have shown potential in achieving real-time rendering on mobile platforms, they often fail to deliver high-quality reconstructions when rendering practical complex scenes. Additionally, the non-negligible memory overhead caused by pre-computed intermediate results complicates their practical application. To overcome these challenges, we present NeRFlex, a resource-aware, high-resolution, real-time rendering framework for complex scenes on mobile devices. NeRFlex integrates mobile NeRF rendering with multi-NeRF representations that decompose a scene into multiple sub-scenes, each represented by an individual NeRF network. Crucially, NeRFlex considers both memory and computation constraints as first-class citizens and redesigns the reconstruction process accordingly. NeRFlex first designs a detail-oriented segmentation module to identify sub-scenes with high-frequency details. For each NeRF network, a lightweight profiler, built on domain knowledge, is used to accurately map configurations to visual quality and memory usage. Based on these insights and the resource constraints on mobile devices, NeRFlex presents a dynamic programming algorithm to efficiently determine configurations for all NeRF representations, despite the NP-hardness of the original decision problem. Extensive experiments on real-world datasets and mobile devices demonstrate that NeRFlex achieves real-time, high-quality rendering on commercial mobile devices.