DynamicSurf: Dynamic Neural RGB-D Surface Reconstruction with an Optimizable Feature Grid
作者: Mirgahney Mohamed, Lourdes Agapito
分类: cs.CV
发布日期: 2023-11-14
💡 一句话要点
提出DynamicSurf以解决单目RGB-D视频中的非刚性表面重建问题
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 非刚性表面重建 神经隐式表面 RGB-D视频 深度学习 特征网格
📋 核心要点
- 现有的非刚性表面重建方法在处理单目RGB-D视频时面临缺乏多视角信息的挑战，导致重建精度不足。
- DynamicSurf通过学习神经变形场和特征网格，优化了表面几何的表示，提升了重建的速度和准确性。
- 实验结果显示，DynamicSurf在处理不同帧序列时速度提升达到6倍，同时在重建质量上与最先进的方法相当。
📝 摘要（中文）
我们提出DynamicSurf，一种无模型的神经隐式表面重建方法，旨在从单目RGB-D视频中高保真地建模非刚性表面。为应对单目序列中缺乏多视角线索这一3D重建的挑战，DynamicSurf利用深度、表面法线和RGB损失来提升重建精度和优化速度。该方法学习一个神经变形场，将表面几何的典型表示映射到当前帧。与现有的神经非刚性表面重建模型不同，我们将典型表示设计为一个学习的特征网格，从而实现比使用单一MLP的竞争方法更快、更准确的表面重建。我们在公共数据集上展示了DynamicSurf，并表明其在优化不同帧序列时比纯MLP方法快6倍，同时在结果上与最先进的方法相当。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决从单目RGB-D视频中重建非刚性表面的高保真度问题。现有方法通常依赖多视角信息，导致在单目序列中重建效果不佳。
核心思路：DynamicSurf的核心思路是通过学习一个神经变形场，将表面几何的典型表示映射到当前帧，同时采用特征网格来提升重建速度和精度。这样的设计使得模型能够更好地适应表面的变形。
技术框架：DynamicSurf的整体架构包括数据输入模块（RGB-D视频）、特征提取模块（深度和法线信息）、神经变形场学习模块和重建输出模块。各模块协同工作，实现高效的表面重建。
关键创新：本研究的关键创新在于将典型表示设计为学习的特征网格，而不是传统的单一MLP，这一设计显著提升了重建的速度和准确性。
关键设计：在技术细节上，DynamicSurf使用了多种损失函数，包括深度损失、法线损失和RGB损失，以确保重建结果的高保真度。同时，特征网格的学习过程采用了优化算法，以提高模型的收敛速度。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，DynamicSurf在处理不同帧序列时实现了6倍的速度提升，相较于传统的MLP方法，重建质量与最先进的方法相当。这一显著的性能提升展示了DynamicSurf在实际应用中的潜力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括虚拟现实、增强现实、影视特效制作以及机器人视觉等。通过高效的非刚性表面重建，DynamicSurf能够为这些领域提供更为真实的三维模型，提升用户体验和交互效果。未来，该技术可能在实时3D建模和动态场景理解中发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
We propose DynamicSurf, a model-free neural implicit surface reconstruction method for high-fidelity 3D modelling of non-rigid surfaces from monocular RGB-D video. To cope with the lack of multi-view cues in monocular sequences of deforming surfaces, one of the most challenging settings for 3D reconstruction, DynamicSurf exploits depth, surface normals, and RGB losses to improve reconstruction fidelity and optimisation time. DynamicSurf learns a neural deformation field that maps a canonical representation of the surface geometry to the current frame. We depart from current neural non-rigid surface reconstruction models by designing the canonical representation as a learned feature grid which leads to faster and more accurate surface reconstruction than competing approaches that use a single MLP. We demonstrate DynamicSurf on public datasets and show that it can optimize sequences of varying frames with $6\times$ speedup over pure MLP-based approaches while achieving comparable results to the state-of-the-art methods. Project is available at https://mirgahney.github.io//DynamicSurf.io/.