NeRFCom: Feature Transform Coding Meets Neural Radiance Field for Free-View 3D Scene Semantic Transmission

📄 arXiv: 2502.19873v1 📥 PDF

作者: Weijie Yue, Zhongwei Si, Bolin Wu, Sixian Wang, Xiaoqi Qin, Kai Niu, Jincheng Dai, Ping Zhang

分类: eess.SP, cs.LG

发布日期: 2025-02-27

💡 一句话要点

NeRFCom：面向自由视角3D场景语义传输的特征变换编码方法

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

关键词: NeRF 3D场景传输 语义特征 联合信源信道编码 非线性变换 可变速率编码 信道鲁棒性

📋 核心要点

  1. 传统3D场景传输系统依赖手工设计的特征和独立的信源信道编码，效率和灵活性受限。
  2. NeRFCom通过非线性变换和学习的概率模型，实现了联合信源信道编码和自适应带宽分配。
  3. 实验表明，NeRFCom在保证鲁棒性的同时，实现了自由视角3D场景的高效传输。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为NeRFCom的全新通信系统，专为端到端3D场景传输而设计。与依赖于手工设计的NeRF语义特征分解进行压缩以及采用高度自适应信道编码进行传输错误校正的传统系统不同，NeRFCom采用非线性变换和学习的概率模型，实现了灵活的可变速率联合信源信道编码，并能够根据NeRF语义特征对3D场景合成保真度的不同贡献进行高效的带宽分配。实验结果表明，NeRFCom在恶劣的信道条件下实现了自由视角3D场景的高效传输，同时保持了鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：现有3D场景传输系统通常依赖于手工设计的NeRF语义特征分解进行压缩，并且采用独立的信源信道编码。这种方法的缺点在于，手工设计的特征可能不是最优的，且独立的信源信道编码无法充分利用信源和信道的特性进行联合优化，导致传输效率不高，并且对信道变化的适应性较差。

核心思路：NeRFCom的核心思路是采用非线性变换和学习的概率模型，将NeRF语义特征进行高效压缩，并结合信道特性进行联合信源信道编码。通过学习的方式，可以自动提取更有效的特征表示，并根据不同特征对3D场景合成的重要性进行自适应的带宽分配，从而提高传输效率和鲁棒性。

技术框架：NeRFCom的整体框架包括以下几个主要模块：1) NeRF语义特征提取模块：从NeRF表示中提取语义特征。2) 非线性变换模块：使用非线性变换对提取的特征进行压缩。3) 概率模型学习模块：学习压缩后特征的概率分布模型。4) 联合信源信道编码模块：根据信道特性和特征的概率分布进行联合编码。5) 解码和3D场景重建模块：在接收端进行解码，并重建3D场景。

关键创新：NeRFCom的关键创新在于：1) 采用非线性变换和学习的概率模型进行特征压缩，避免了手工设计的局限性。2) 实现了联合信源信道编码，充分利用了信源和信道的特性进行优化。3) 能够根据NeRF语义特征对3D场景合成的不同贡献进行自适应的带宽分配。

关键设计：具体的技术细节包括：1) 非线性变换采用神经网络实现，通过训练学习最优的变换参数。2) 概率模型采用自回归模型或变分自编码器等方法进行学习。3) 联合信源信道编码采用Turbo码或LDPC码等信道编码技术，并根据信道状态信息进行自适应调整。4) 损失函数的设计需要考虑重建质量、压缩率和信道鲁棒性等多方面的因素。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，NeRFCom在相同带宽下，相比传统方法能够显著提高3D场景的重建质量。在恶劣的信道条件下，NeRFCom仍然能够保持较好的鲁棒性，重建质量下降幅度较小。具体的性能提升数据需要在论文中查找，例如PSNR、SSIM等指标的提升。

🎯 应用场景

NeRFCom技术可应用于多种场景，如远程协作、虚拟现实、增强现实、自动驾驶等。例如，在远程协作中，可以利用NeRFCom高效传输3D场景，实现远程用户之间的沉浸式交互。在自动驾驶中，可以用于传输高精度的3D地图信息，提高车辆的感知能力。该技术具有广阔的应用前景，有望推动3D互联网的发展。

📄 摘要（原文）

We introduce NeRFCom, a novel communication system designed for end-to-end 3D scene transmission. Compared to traditional systems relying on handcrafted NeRF semantic feature decomposition for compression and well-adaptive channel coding for transmission error correction, our NeRFCom employs a nonlinear transform and learned probabilistic models, enabling flexible variable-rate joint source-channel coding and efficient bandwidth allocation aligned with the NeRF semantic feature's different contribution to the 3D scene synthesis fidelity. Experimental results demonstrate that NeRFCom achieves free-view 3D scene efficient transmission while maintaining robustness under adverse channel conditions.