UnMix-NeRF: Spectral Unmixing Meets Neural Radiance Fields

📄 arXiv: 2506.21884v2 📥 PDF

作者: Fabian Perez, Sara Rojas, Carlos Hinojosa, Hoover Rueda-Chacón, Bernard Ghanem

分类: eess.IV, cs.AI, cs.CV, cs.LG, eess.SP

发布日期: 2025-06-27 (更新: 2025-08-06)

备注: Paper accepted at ICCV 2025 main conference

💡 一句话要点

提出UnMix-NeRF以解决材料感知不足问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 神经辐射场 光谱解混合 材料分割 高光谱合成 无监督学习 机器人视觉 增强现实

📋 核心要点

  1. 现有基于NeRF的分割方法仅依赖RGB数据，缺乏对材料属性的准确感知，限制了其在实际应用中的有效性。
  2. UnMix-NeRF框架通过将光谱解混合与NeRF结合，实现了高光谱新视图合成和无监督材料分割，提升了材料感知能力。
  3. 实验结果表明，UnMix-NeRF在光谱重建和材料分割方面的性能显著优于现有方法，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

基于神经辐射场（NeRF）的分割方法主要关注对象语义，仅依赖RGB数据，缺乏内在材料属性。这一局限性限制了准确的材料感知，而材料感知在机器人技术、增强现实、仿真等应用中至关重要。我们提出UnMix-NeRF框架，将光谱解混合与NeRF结合，实现了联合的高光谱新视图合成和无监督材料分割。该方法通过漫反射和镜面反射成分建模光谱反射率，利用学习到的全局端元字典表示纯材料特征，并通过每个点的丰度捕捉其分布。材料分割方面，我们使用光谱特征预测与学习到的端元结合，实现无监督材料聚类。此外，UnMix-NeRF还支持场景编辑，通过修改学习到的端元字典实现灵活的基于材料的外观操控。大量实验验证了我们的方法，显示出优于现有方法的光谱重建和材料分割效果。

🔬 方法详解

问题定义：现有的基于NeRF的分割方法主要依赖RGB数据，无法有效捕捉材料的内在属性，导致材料感知的准确性不足。这在机器人、增强现实等应用中造成了限制。

核心思路：UnMix-NeRF框架通过引入光谱解混合技术，结合NeRF的优势，实现了高光谱数据的合成与无监督材料分割，旨在提升材料感知的准确性和灵活性。

技术框架：该方法的整体架构包括光谱反射率建模、端元字典学习和材料分割三个主要模块。首先，通过漫反射和镜面反射成分建模光谱反射率；其次，学习全局端元字典以表示纯材料特征；最后，利用光谱特征进行无监督材料聚类。

关键创新：UnMix-NeRF的核心创新在于将光谱解混合与NeRF结合，允许对材料特征进行更精确的建模和分割。这一方法与传统的仅依赖RGB的NeRF方法有本质区别，能够更好地处理材料的复杂性。

关键设计：在技术细节方面，UnMix-NeRF采用了学习到的端元字典来表示材料特征，并通过每个点的丰度来捕捉材料的分布。此外，损失函数设计上考虑了光谱重建和材料分割的双重目标，以确保模型的有效性。

📊 实验亮点

实验结果显示，UnMix-NeRF在光谱重建和材料分割方面的性能显著优于现有方法，具体表现为光谱重建精度提升了XX%，材料分割准确率提高了YY%。这些结果验证了该方法在实际应用中的有效性和优势。

🎯 应用场景

UnMix-NeRF的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，包括机器人视觉、增强现实、虚拟现实和材料科学等。通过提升材料感知的准确性，该方法能够改善物体识别、场景理解和交互体验，为未来的智能系统提供更强的支持。

📄 摘要（原文）

Neural Radiance Field (NeRF)-based segmentation methods focus on object semantics and rely solely on RGB data, lacking intrinsic material properties. This limitation restricts accurate material perception, which is crucial for robotics, augmented reality, simulation, and other applications. We introduce UnMix-NeRF, a framework that integrates spectral unmixing into NeRF, enabling joint hyperspectral novel view synthesis and unsupervised material segmentation. Our method models spectral reflectance via diffuse and specular components, where a learned dictionary of global endmembers represents pure material signatures, and per-point abundances capture their distribution. For material segmentation, we use spectral signature predictions along learned endmembers, allowing unsupervised material clustering. Additionally, UnMix-NeRF enables scene editing by modifying learned endmember dictionaries for flexible material-based appearance manipulation. Extensive experiments validate our approach, demonstrating superior spectral reconstruction and material segmentation to existing methods. Project page: https://www.factral.co/UnMix-NeRF.