Single-view 3D Scene Reconstruction with High-fidelity Shape and Texture

📄 arXiv: 2311.00457v1 📥 PDF

作者: Yixin Chen, Junfeng Ni, Nan Jiang, Yaowei Zhang, Yixin Zhu, Siyuan Huang

分类: cs.CV

发布日期: 2023-11-01

备注: 3DV 2024, project page: https://dali-jack.github.io/SSR/

💡 一句话要点

提出单视图神经隐式形状与辐射场以解决3D场景重建问题

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

关键词: 3D重建 单视图 神经隐式表示 纹理生成 体积渲染 深度学习 计算机视觉

📋 核心要点

  1. 现有方法在几何形状恢复上存在不足，未能有效处理物体的外观和细节。
  2. 提出的框架通过单视图神经隐式形状与辐射场实现形状和纹理的高保真恢复。
  3. 在3D-FRONT和Pix3D数据集上，纹理3D物体重建性能分别提升27.7%和11.6%。

📝 摘要（中文）

从单视图图像重建详细的3D场景仍然是一个具有挑战性的任务，现有方法主要集中在几何形状恢复，忽视了物体外观和细微形状细节。为了解决这些挑战，本文提出了一种新颖的框架，能够同时高保真地恢复物体形状和纹理。该方法利用单视图神经隐式形状与辐射场（SSR）表示，结合显式的3D形状监督和颜色、深度及表面法线图像的体积渲染。为克服部分观察下的形状-外观模糊性，我们引入了一个包含3D和2D监督的两阶段学习课程。该框架的独特之处在于能够生成细粒度的纹理网格，同时将渲染能力无缝集成到单视图3D重建模型中。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决从单视图图像重建高保真3D场景的问题。现有方法主要关注几何形状的恢复，往往忽视了物体的外观和细节，导致重建效果不佳。

核心思路：论文提出了一种新颖的框架，利用单视图神经隐式形状与辐射场（SSR）表示，结合3D和2D监督，旨在同时恢复物体的形状和纹理。通过这种方式，能够有效克服形状与外观之间的模糊性。

技术框架：整体架构包括两个主要阶段：第一阶段是通过显式的3D形状监督进行形状恢复，第二阶段则通过体积渲染技术整合颜色、深度和表面法线信息，最终生成高保真的纹理网格。

关键创新：该框架的核心创新在于将形状恢复与纹理生成相结合，能够生成细粒度的纹理网格，并且将渲染能力无缝集成到重建模型中。这一设计使得模型不仅能重建物体，还能从新视角渲染图像。

关键设计：在网络结构上，采用了多层次的卷积神经网络，并设计了特定的损失函数以平衡形状和纹理的恢复。此外，采用了两阶段的学习策略，以增强模型对不同类型监督的适应性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，提出的方法在3D-FRONT和Pix3D数据集上，纹理3D物体重建性能分别提升了27.7%和11.6%。此外，该方法还支持从新视角渲染图像，展示了其在场景理解和编辑中的潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括虚拟现实、增强现实和3D场景编辑等。通过高保真的3D重建，能够为用户提供更真实的交互体验，促进相关技术的发展和应用。未来，该方法有望在智能家居、游戏设计和城市规划等领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Reconstructing detailed 3D scenes from single-view images remains a challenging task due to limitations in existing approaches, which primarily focus on geometric shape recovery, overlooking object appearances and fine shape details. To address these challenges, we propose a novel framework for simultaneous high-fidelity recovery of object shapes and textures from single-view images. Our approach utilizes the proposed Single-view neural implicit Shape and Radiance field (SSR) representations to leverage both explicit 3D shape supervision and volume rendering of color, depth, and surface normal images. To overcome shape-appearance ambiguity under partial observations, we introduce a two-stage learning curriculum incorporating both 3D and 2D supervisions. A distinctive feature of our framework is its ability to generate fine-grained textured meshes while seamlessly integrating rendering capabilities into the single-view 3D reconstruction model. This integration enables not only improved textured 3D object reconstruction by 27.7% and 11.6% on the 3D-FRONT and Pix3D datasets, respectively, but also supports the rendering of images from novel viewpoints. Beyond individual objects, our approach facilitates composing object-level representations into flexible scene representations, thereby enabling applications such as holistic scene understanding and 3D scene editing. We conduct extensive experiments to demonstrate the effectiveness of our method.