CVPR 2023: DBARF: Deep Bundle-Adjusting Generalizable Neural Radiance Fields
本文提出了一种新的神经辐射场方法（DBARF），其核心优势在于通过隐式神经表示实现复杂场景的有效表示，并利用多视图捕获提高精度和重建能力。DBARF采用几何感知建模来优化场景几何的一致性和与捕获图像的对齐性，并通过新视角合成功能支持虚拟探索和图像创建。此外，在优化方面采用了辐射场优化策略以学习场景的底层表示，并通过泛化性功能准确重建未见过的新场景。与现有参考文献相比，DBARF的主要区别在于其束调整过程专注于提高几何一致性和准确性，并特别强调泛化性以应对多样化场景的应用需求。
我们使用以下 6 个分类标准来解释本文的研究主题：
1. 神经表示:
隐式: 该方法通过神经网络直接将空间中的3D点映射至其颜色与密度值。这种"黑盒"模型虽然具有良好的表现效果但其内部机制难以直观解析具体运算逻辑。例如包括NeRF、MPR-NeRF以及Plenoxels等模型。
显式: 该方法通过将每个体素或顶点的颜色与密度信息存储在对应的3D网格位置来实现对场景细节的重建效果。这种方式能够有效提升场景重建的质量并使几何结构更加清晰易懂然而这不仅会占用大量内存资源还可能导致渲染过程消耗较高的计算资源。例如包括SDF-NeRF与MVSNeRF等模型。
2. 场景捕获:
- 单张图像: 该方法将单幅图像作为输入进行场景重建工作。这一过程具有一定难度，因为网络需依据有限数据估计深度信息及其他属性；不过相对而言较为便捷，在数据采集方面可减少需求量。具体而言，包含PixelNeRF与相关变体等。
- 多视图: 该方法通过整合来自不同视角的多幅图像以获取场景细节信息。这种做法不仅有助于提高对场景几何的理解水平，并能显著提升重建精度；然而，在应用中可能面临较大的计算开销。
3. 场景建模:
- 几何感知: 该方法将与场景几何相关的先验知识整合到神经网络架构中，并可采取显式地约束场景形状的方式或基于类似场景数据集进行隐式学习（如GeoNeRF和GaRF）。
- 几何无关: 该技术直接利用数据特征学习场景几何信息，并未依赖任何显式的几何先验知识；其优势在于具有更强的灵活性以适应复杂多变的环境，在实际应用中可能在某些特定条件下表现略逊于有明显不足。
4. 视角合成:
- 新视角合成: 神经辐射场的核心能力之一在于其能够通过独特的方式呈现场景细节，在于其能够实现从任意角度重新呈现场景的能力，并且即便这些角度未被原始数据所捕获即可实现这一效果。这种技术对VR应用、建筑可视化以及创意设计等领域均具有显著价值，并且具体应用案例包括您提供的所有参考文献。
- 姿态估计: 部分神经辐射场具备对输入图像中的相机姿态进行精确估计的能力，并且这种信息不仅有助于准确分析场景布局情况，在实际应用中同样可支持相关任务的开展（如3D对象跟踪）。具体应用案例包括InerF和Plenoctrees等知名算法。
5. 优化:
- 体积渲染: 该技术主要针对3D体素网格或体素分割网格进行优化以表示场景细节。对于具有简单几何特征的环境而言，在一定程度上是有效的。然而，在面对复杂几何结构时，则可能需要更多的计算资源与内存存储能力来维持性能表现。相关的研究工作包括SDF-NeRF与MVS-NeRF等方法。
- 辐射场优化: 通过调整神经网络权重来实现对预测场景的颜色与密度建模这一目标的技术则被称为辐射场优化方法。尽管这种方法在处理复杂场景时展现出更强的表现力优势, 但在训练与参数调节过程中可能会遇到更大的挑战与技术难点。
6. 附加功能:
Ref-NeRF
Dynamic NeRF
- 照明与材质属性: 某些神经辐射场能够捕获场景的照明条件以及材料特性，并以此实现更加逼真地呈现场景的外观特征并进行精细调控。
示例包括 Ref-NeRF 和 GNeRF：- 【Ref-NeRF
Dynamic NeRF
它们仅限于揭示神经辐射场的核心特征与功能。在当前领域中研究正呈现加速态势，在新方法的开发方面取得了显著进展。深入掌握这些关键分类标准后，则有助于更透彻地分析不同神经辐射场方法的优势与局限性，并据此选取最适合特定任务的方法。
基于以上 6 个分类标准，本文工作（DBARF）所属的类型分别是：
1. 神经表示:
DBARF 采用隐式的神经表示方法，在计算过程中与传统的 NeRF 方法相似。其中神经网络能够预测空间中各3D点的颜色及密度信息，并且这种方法使得能够在无需显式存储所有几何信息的情况下有效地表示复杂场景。
2. 场景捕获:
多视图：基于不同视点采集的多幅图像用于构建场景模型。该方法带来了关于场景几何结构的详细信息，并显著提升了与单一图像方法相比的空间重构精度。
3. 场景建模:
该方法基于优化过程提升了相机姿态精度和场景细节。从而实现了重建场景在几何特征上的高度一致性和与图像捕捉的一致性。
4. 视角合成:
- 新视角合成: DBARF能够生成原始数据中未曾捕捉到的独特视角。该技术不仅支持虚拟场景的探索,还能从多个角度生成新的图像。
5. 优化:
辐射场优化是一种技术方法：DBARF（深度自适应径向函数）用于优化预测场景中颜色和密度分布的神经网络权重。这种机制使网络能够从输入数据中提取场景的基础特征并进行有效建模。
6. 附加功能:
泛化性: DBARF 主要致力于提升神经辐射场的泛化性。经过场景数据集上的训练后，该模型适用于未曾见过的新场景，并能以高精度进行重构。
以下是总结表格：
| 标准 | DBARF | 解释 |
|---|---|---|
| 神经表示 | 隐式 | 无需存储所有几何即可有效表示复杂场景。 |
| 场景捕获 | 多视图 | 利用多个图像提高精度和场景理解。 |
| 场景建模 | 几何感知 | 束调整确保与捕获的图像保持几何一致性。 |
| 视角合成 | 新视角合成 | 为虚拟探索和图像创建渲染新视角。 |
| 优化 | 辐射场优化 | 从输入数据中学习场景表示。 |
| 附加功能 | 泛化性 | 准确重建新的、未见过的场景。 |
附加说明:
- DBARF 是基于现有神经辐射场技术的一种创新方法，在现有技术如 NeRF 和 MPR-NeRF 的基础上进行了拓展与优化。
- 虽然 DBARF 主要聚焦于新型视角合成技术的研究与应用, 但其创新的核心在于通过改进优化算法实现了更高的精度与稳定性。
本文工作（DBARF）与其他参考文献之间的差异还体现在以下方面：
1、神经表示:
相似性：多数研究中提到的DBARF等方法均采用了隐式的神经网络表达方式，在无需显式存储所有细节的情况下仍能有效表现复杂的场景特征。差异：有些研究则倾向于尝试采用替代的表达方式以适应特定需求。其中一种常见做法是使用显式的体素网格以及类似的显式结构来代替隐式的神经网络模型。具体而言，在不同的应用场景中研究人员会根据对几何精度或其他相关因素的关注程度来决定采用哪种类型的模型架构。
2、场景捕获:
- 相似性：已有大量研究工作围绕DBARF展开研究，并通过多模态数据采集手段显著提升了精度与场景理解能力。
- 差异：部分研究则聚焦于单图像重构技术，并尝试从时间维度上模拟动态场景的演变过程。
3、场景建模:
- 相似性：某些参考文献可能采用特定的几何感知机制，并非所有情况都依赖于DBARF等束调整技术。
- 差异：DBARF因其聚焦于束调整而脱颖而出这一过程旨在改善相机姿态并优化场景几何配置从而提升空间几何一致性以及与捕获图像的对齐效果。
4、视角合成:
- 相似性：所有参考文献都应能够构建独特视角，并为神经辐射场提供多维度的支持与整合。
- 差异：其中一些文献可能会聚焦特定应用场景，例如虚拟现实或建筑可视化领域，而DBARF则特别强调其适应不同场景的能力。
5、优化:
- 相似性：通常情况下，在预测场景中对颜色和密度的神经网络参数进行优化是一项普遍的做法。
- 差异：少部分研究可能会尝试采用替代优化方法或专注于特定领域如光照特性或材料性能进行优化。
6、附加功能:
- 相似性：一些研究可能会开发额外的功能, 包括动态场景捕捉和姿态估计。
- 差异：DBARF 尤其关注泛化能力, 并致力于精确重构未曾见过的新场景. 这构成了其与现有方法的主要区别.
总体而言，与其他参考文献相比：
- DBARF 基于束调整方法致力于提升几何一致性与精确度。
- 该算法以其突出的泛化能力专门用于重建未曾见过的新场景。
- 其他研究工作可能侧重于不同的方向：单图像捕获技术、替代表示方法以及特定应用场景。
考虑到这些差异的影响后，则能更加深入地掌握DBARF在神经辐射场研究领域中的独特性与区别之处。举例如下：
- DBARF 基于束调整策略来提升几何一致性与渲染精度。其显著优势在于能够在复杂环境中生成更加逼真的渲染结果，并增强了姿态估计的鲁棒性。
- DBARF 侧重于泛化能力, 其目标是能够有效重构未曾见过的新场景. 这一特点使其特别适用于多样化场景的应用领域, 如虚拟现实与自动驾驶等.