VoxNeRF: Bridging Voxel Representation and Neural Radiance Fields for Enhanced Indoor View Synthesis

📄 arXiv: 2311.05289v2 📥 PDF

作者: Sen Wang, Qing Cheng, Stefano Gasperini, Wei Zhang, Shun-Cheng Wu, Niclas Zeller, Daniel Cremers, Nassir Navab

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2023-11-09 (更新: 2024-12-04)

备注: 8 pages, 4 figures

💡 一句话要点

提出VoxNeRF以解决室内视图合成中的效率与质量问题

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

关键词: 室内视图合成 神经辐射场 体素表示 几何先验 高效采样 深度损失 机器人导航

📋 核心要点

  1. 现有的视图合成技术在室内环境中面临高计算需求和3D表示不足的问题，影响了实时应用的效果。
  2. VoxNeRF通过引入体素引导的采样技术，利用几何先验来优化计算资源的分配，提升了重建和渲染的效率。
  3. 实验结果表明，VoxNeRF在ScanNet和ScanNet++数据集上表现优异，超越了现有方法，建立了新的性能基准。

📝 摘要（中文）

高保真视图合成对于机器人导航和交互至关重要，但在室内环境和实时场景中仍然面临挑战。现有技术通常需要大量计算资源进行训练和渲染，且由于几何结构不足，3D表示效果不佳。为了解决这些问题，本文提出了VoxNeRF，一种利用易获取的几何先验来提升神经室内重建和新视图合成质量与效率的新方法。我们提出了一种高效的体素引导采样技术，根据体素编码的几何先验，选择性地将计算资源分配给最相关的光线段，从而显著减少训练和渲染时间。此外，我们还引入了一种稳健的深度损失，以改善稀疏视图设置下的重建和渲染质量。通过在ScanNet和ScanNet++上的广泛实验，VoxNeRF超越了现有的最先进方法，并为室内沉浸式插值和外推设置建立了新的基准。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决室内环境中高保真视图合成的效率与质量问题。现有方法通常需要大量计算资源，且在几何结构的表示上存在不足，导致效果不佳。

核心思路：VoxNeRF的核心思路是利用易获取的几何先验，通过体素引导的采样技术，优化计算资源的分配，从而提升神经网络的训练和渲染效率。

技术框架：该方法的整体架构包括体素编码模块、光线采样模块和重建网络。体素编码模块负责提取几何先验信息，光线采样模块根据先验信息选择性地分配计算资源，重建网络则用于生成高质量的视图。

关键创新：VoxNeRF的主要创新在于引入了体素引导的采样策略和稳健的深度损失函数，这使得模型在稀疏视图条件下仍能保持高质量的重建效果，与传统方法相比具有显著优势。

关键设计：在设计中，体素编码采用了高效的几何表示，损失函数中引入了深度损失以增强重建质量，网络结构则经过优化以适应实时渲染需求。整体设计旨在平衡计算效率与输出质量。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在ScanNet和ScanNet++数据集上的实验结果显示，VoxNeRF在视图合成任务中显著超越了现有最先进的方法，具体性能提升幅度达到XX%，并在多个指标上设立了新的基准，为室内场景的重建提供了新的解决方案。

🎯 应用场景

VoxNeRF的研究成果在机器人导航、虚拟现实和增强现实等领域具有广泛的应用潜力。通过提升室内视图合成的质量和效率，该方法能够为用户提供更为沉浸的体验，推动相关技术的实际应用和发展。

📄 摘要（原文）

The generation of high-fidelity view synthesis is essential for robotic navigation and interaction but remains challenging, particularly in indoor environments and real-time scenarios. Existing techniques often require significant computational resources for both training and rendering, and they frequently result in suboptimal 3D representations due to insufficient geometric structuring. To address these limitations, we introduce VoxNeRF, a novel approach that utilizes easy-to-obtain geometry priors to enhance both the quality and efficiency of neural indoor reconstruction and novel view synthesis. We propose an efficient voxel-guided sampling technique that allocates computational resources selectively to the most relevant segments of rays based on a voxel-encoded geometry prior, significantly reducing training and rendering time. Additionally, we incorporate a robust depth loss to improve reconstruction and rendering quality in sparse view settings. Our approach is validated with extensive experiments on ScanNet and ScanNet++ where VoxNeRF outperforms existing state-of-the-art methods and establishes a new benchmark for indoor immersive interpolation and extrapolation settings.