CVPR 2023 精选论文学习笔记：DBARF Deep Bundle-Adjusting Generalizable Neural Radiance Fields
NeRF（神经体素渲染网络）是一种用于计算机视觉的任务驱动网络，在图像重构、三维重建等领域表现出色。它通过隐式或显式的表示方式实现高质量的渲染效果，但显式表示可能限制细节捕捉能力而隐式表示则需更多计算资源进行训练与评估。
DBARF（深度束调整鲁棒的神经体素渲染网络）作为一种改进型的NeRF技术，在数据输入、任务应用方面具有显著优势：它可以利用多视图立体和单视图立体数据进行场景重建，并支持更多的任务如3D重建；其使用隐式表示能够捕捉细节特征；相比于其他方法如Mip-NeRF等显式网络，在数据处理范围和应用场景上更具灵活性与通用性。总体而言,DBARF提供了一种更强大的三维感知解决方案,适合广泛应用在虚拟现实,增强现实等领域.
以下是根据 MECE 原则给出的特征：
表示方式
NeRF 主要采用两种主要表示方法：隐性和显性两种形式。其中隐式的NeRF 通过神经网络实现了对场景中任意点颜色及密度的表征；这种表征方法能够生成高质量的图像；然而其训练与评估过程通常需要大量计算资源；相比之下显式的NeRF 通过构建离散化的3D网格结构实现了对场景细节的清晰表征；这种结构设计使得模型更容易进行训练与推理任务的同时，在图像重建精度方面可能存在一定的局限性。
数据输入
基于不同数据源的重建技术中包含三种主要方法：多角度立体重构、单视角立体重构以及视频序列处理。其中最常见的方法是多角度立体重构技术（Multi-View Stereo Reconstruct），它通过多角度图像构建空间结构并生成高精度三维模型。相比之下，单视角立体重构（Single-View Stereo Reconstruct）仅依赖于单一图像信息进行建模，在实际应用中面临较大的挑战性问题。然而，在图像信息充分的情况下可以通过单视角重构实现高质量的三维重建效果。此外还有基于视频序列（Video-Based Stereo Reconstruct）的方法，在该框架下系统会利用连续帧之间的运动信息完成动态场景下的NeRF重建任务
任务
NeRF 被广泛应用于多种应用场景：包括图像重建技术、三维空间重构以及深度估计等。通过一系列输入图像生成新的视角画面，在虚拟现实体验优化方面具有显著价值。算法通过计算推导出未被原始图像捕捉到的空间区域，在增强现实中能够有效生成新的视角画面并提供视觉反馈效果。基于多幅图像信息构建出精确的空间几何模型，在三维建模领域具有重要应用价值。该方法能够有效辅助三维模型验证与动态内容创作的过程，并通过深度信息获取实现物体表面细节特征提取功能。基于多幅图像信息构建出精确的空间几何模型，在三维建模领域具有重要应用价值，并能有效支持基于深度信息获取实现物体表面细节特征提取功能
应用
该技术主要应用于计算机视觉、机器人、虚拟现实（VR）以及增强现实（AR）等领域。具体而言，在计算机视觉领域内，该技术被用来执行视图合成、新视点渲染以及3D重建等相关任务。当部署于机器人系统时，其功能可被设计为提供逼真的三维环境进行仿真实验。而在VR与AR应用场景下，则分别可被利用以创造沉浸式的数字体验与实现将虚拟物体无缝融入真实世界环境的效果。
DBARF 的特征选项如下：
表示
DBARF 属于隐式架构的深度学习方法，在三维场景重建方面表现出色。它通过神经网络模型来估计场景中每个空间点的颜色信息及其密度特性。该架构能够生成高质量的图像，然而，在模型训练与推理过程中所涉及的计算开销较大。
DBARF采用隐式表示的原因在于其能够有效捕获场景的关键特征，在具体应用中如表面纹理或复杂形状的物体等方面表现得尤为突出。相比之下,显式的体素网格虽然可能在某些方面更具优势,但却可能遗漏这些关键特征.
数据输入
该方法能够基于多样化的数据源构建完整的三维模型，并且这种能力使其在面对单一视角信息时依然表现出色。相较于仅依赖单一数据输入的传统方法而言，在处理复杂场景时展现出更高的灵活性与适应性。
DBARF 可以基于多视图立体和单视图立体数据进行重建, 由于它依靠深度束调整技术. 该技术通过帮助DBARF 识别相机姿态来实现这一目标.
任务
DBARF 主要用于视图合成，但它也可以用于新视点渲染和 3D 重建。
DBARF 主要用于视图合成的原因在于其能够生成新的视角。原因在于 DBARF 通过分析输入图像推导出相机姿态信息，并基于此准确地定位并呈现新的视角。
应用
DBARF 属于计算机视觉技术领域，并基于神经网络学习场景表示。其核心在于利用神经网络从输入图像中提取场景的表征信息。从而实现了基于多源数据（包括多视图立体、单视图立体和视频）重建高质量 NeRF 的可能性。
DBARF 是一种通用的 NeRF 模型，能够从不同数据源中生成完整的三维模型，并支持多种应用场景，涵盖图像重建、三维场景推断以及深度估计等核心模块。
| 特征 | DBARF | Mip-NeRF | Mip-NeRF 360 | Mvsnerf | 基于图形的并行大型结构从运动 | Plenoxels | Multiplane NeRF |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 论文 | DBARF | Mip-NeRF | Mip-NeRF 360 | Mvsnerf | 基于图形的并行大型结构从运动 | Plenoxels | Multiplane NeRF |
| 表示 | 隐式 NeRF | 隐式 NeRF | 隐式 NeRF | 显式 NeRF | 基于图形 | Plenoxels | 隐式 NeRF |
| 数据输入 | 多视图立体和单视图立体 | 多视图立体 | 多视图立体 | 多视图立体 | 多视图立体 | 多视图立体 | 视频 |
| 任务 | 视图合成、新视点渲染、3D 重建 | 视图合成、新视点渲染 | 视图合成、新视点渲染 | 3D 重建 | 结构从运动 | 视图合成、新视点渲染 | 视图合成、新视点渲染 |
DBARF在多个方面与现有参考文献存在显著差异。首先，在数据重建能力方面表现出独特优势：它不仅支持基于多视图立体数据的重建（即从多角度立体信息构建三维模型），同时也能够处理单视图立体数据（仅依赖单一视角信息）。相比之下，在现有文献中通常只能实现多视图立体数据的重建功能（即仅利用多个视角信息）。其次，在应用领域上存在明显差异：DBARF主要聚焦于三维重建任务（即构建完整的三维模型），而其他参考文献则主要用于图像合成（即生成图像）和新增视角渲染（即模拟不同视角下的场景显示）。最后，在表示方式上采取了不同的策略：DBARF采用隐式几何表示方法（即通过隐式函数描述三维形状），而Mvsnerf则采用显式网格表示方法（即将三维空间划分为网格形式）。
总体而言，DBARF 是一种更通用的 NeRF，可用于更广泛的任务。
以下是 DBARF 与其他参考文献之间一些具体差异的示例：
- 数据输入：DBARF能够从多视图立体数据和单视图立体数据中实现重建过程（...），而Mvsnerf仅限于多视图立体数据的重建应用（...）。这表明DBARF在3D重建领域具有更为广泛的应用潜力（...），尤其适用于仅能通过单一视角获取信息的复杂场景。
- 任务：DBARF被广泛应用于3D重建任务（...），相比之下其他研究工作则主要聚焦于图像合成与新视角渲染（...）。这表明DBARF更适合构建逼真的三维模型（...），而其他方法更适合生成逼真的视觉效果（...）。
- 表示：DBARF采用了隐式几何表示方法（...），这种表示方式能够有效捕捉场景中的细节特征（...; ）。相比之下,Mvsnerf采用了显式的网格化显式表示方案（...; ），虽然这种方法可能在某些方面表现出色（...; ）。
总而概之，DBARF 是一种更为通用且更具威力的 NeRF 技术。它不仅能够应用于更为广泛的场景，并且还可以生成更加逼真的视觉效果。