Efficient Construction of Implicit Surface Models From a Single Image for Motion Generation

📄 arXiv: 2509.20681v1 📥 PDF

作者: Wei-Teng Chu, Tianyi Zhang, Matthew Johnson-Roberson, Weiming Zhi

分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2025-09-25

💡 一句话要点

FINS：基于单张图像快速构建隐式表面模型，用于机器人运动生成。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 隐式表面重建 单张图像 机器人运动生成 神经表示 SDF场估计

📋 核心要点

  1. 现有隐式表面重建方法依赖大量多视角图像，训练耗时，限制了其在实时机器人应用中的潜力。
  2. FINS利用多分辨率哈希网格编码器和轻量级网络，结合预训练模型，实现单张图像快速高精度重建。
  3. 实验证明FINS在速度和精度上优于现有方法，并成功应用于机器人表面跟踪任务，具备良好扩展性。

📝 摘要（中文）

本文探讨了从单张图像构建隐式距离表示的问题。现有的隐式表面重建方法，如NeuS及其变体，通常需要大量的多视角图像作为输入，并且训练时间很长。本文提出了一种轻量级框架Fast Image-to-Neural Surface (FINS)，它可以基于单张或少量图像重建高保真表面和SDF场。FINS集成了多分辨率哈希网格编码器与轻量级的几何和颜色头部，通过近似二阶优化器进行训练，使其非常高效，并能在几秒钟内收敛。此外，通过利用预训练的基础模型来估计图像中固有的几何信息，我们仅使用单张RGB图像即可构建神经表面。实验表明，在相同条件下，我们的方法在表面重建和SDF场估计方面的收敛速度和精度均优于最先进的基线方法。此外，我们还展示了FINS在机器人表面跟踪任务中的适用性，并表明其可扩展到各种基准数据集。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从单张RGB图像快速且准确地重建三维隐式表面模型的问题。现有方法，如NeuS等，通常需要多视角图像和长时间的训练，这限制了它们在需要快速响应的机器人应用中的应用。这些方法计算量大，难以部署在资源受限的平台上。

核心思路：论文的核心思路是利用轻量级的网络结构和高效的优化算法，结合预训练的视觉基础模型，从单张图像中提取几何信息，从而实现快速的隐式表面重建。通过预训练模型提供先验知识，减少了对多视角图像的依赖，并加速了训练过程。

技术框架：FINS框架主要包含以下几个模块：1) 多分辨率哈希网格编码器：用于将三维空间坐标编码成高维特征向量。2) 轻量级几何头部：用于预测SDF值和表面法向量。3) 轻量级颜色头部：用于预测RGB颜色值。4) 预训练视觉基础模型：用于提取图像的几何特征，作为几何头部的输入。训练过程使用近似二阶优化器，加速收敛。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 轻量级网络结构的设计，显著减少了计算量和训练时间。2) 结合预训练视觉基础模型，从单张图像中提取几何信息，克服了单视角重建的困难。3) 使用多分辨率哈希网格编码器，能够高效地表示复杂的三维场景。4) 采用近似二阶优化器，加速了训练过程。

关键设计：多分辨率哈希网格编码器使用不同分辨率的哈希表来存储特征向量，从而能够表示不同尺度的几何细节。几何头部和颜色头部都采用轻量级的MLP结构，以减少计算量。损失函数包括SDF损失、法向量损失和光度一致性损失，用于约束重建的表面形状和颜色。近似二阶优化器，如AdamW，用于加速训练过程。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，FINS在表面重建和SDF场估计方面，相比于state-of-the-art的基线方法，在收敛速度和精度上均有显著提升。在相同条件下，FINS能够在几秒钟内完成训练，并且重建的表面更加准确。此外，FINS成功应用于机器人表面跟踪任务，验证了其在实际应用中的可行性。论文还展示了FINS在多个benchmark数据集上的可扩展性。

🎯 应用场景

FINS在机器人领域具有广泛的应用前景，例如机器人导航、避障、抓取和操作等。它可以帮助机器人快速感知周围环境，并生成安全的运动轨迹。此外，该方法还可以应用于虚拟现实、增强现实和三维建模等领域，为用户提供更加逼真的交互体验。未来，FINS有望成为机器人智能化的重要组成部分。

📄 摘要（原文）

Implicit representations have been widely applied in robotics for obstacle avoidance and path planning. In this paper, we explore the problem of constructing an implicit distance representation from a single image. Past methods for implicit surface reconstruction, such as \emph{NeuS} and its variants generally require a large set of multi-view images as input, and require long training times. In this work, we propose Fast Image-to-Neural Surface (FINS), a lightweight framework that can reconstruct high-fidelity surfaces and SDF fields based on a single or a small set of images. FINS integrates a multi-resolution hash grid encoder with lightweight geometry and color heads, making the training via an approximate second-order optimizer highly efficient and capable of converging within a few seconds. Additionally, we achieve the construction of a neural surface requiring only a single RGB image, by leveraging pre-trained foundation models to estimate the geometry inherent in the image. Our experiments demonstrate that under the same conditions, our method outperforms state-of-the-art baselines in both convergence speed and accuracy on surface reconstruction and SDF field estimation. Moreover, we demonstrate the applicability of FINS for robot surface following tasks and show its scalability to a variety of benchmark datasets.