DGNR: Density-Guided Neural Point Rendering of Large Driving Scenes

📄 arXiv: 2311.16664v1 📥 PDF

作者: Zhuopeng Li, Chenming Wu, Liangjun Zhang, Jianke Zhu

分类: cs.CV

发布日期: 2023-11-28

💡 一句话要点

提出DGNR以解决大规模驾驶场景渲染效率与质量问题

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

关键词: 神经辐射场 密度引导 点基渲染 自动驾驶 实时渲染 几何正则化 视觉合成

📋 核心要点

  1. 现有方法在渲染大规模驾驶场景时，通常依赖几何先验或复杂的场景划分，导致渲染质量和效率不足。
  2. 本文提出的DGNR框架通过学习密度空间，消除了对几何先验的依赖，从而优化了点基渲染过程。
  3. 在广泛使用的自动驾驶数据集上进行的实验验证了DGNR在合成真实感驾驶场景和实时渲染能力方面的有效性。

📝 摘要（中文）

尽管神经辐射场（NeRF）取得了显著成功，但在高质量和高效率渲染大规模驾驶场景时仍面临挑战。现有方法通常依赖空间扭曲、几何监督或场景划分策略，导致合成视图模糊或渲染效率不足。为了解决这些问题，本文提出了一种新颖的框架，称为密度引导神经渲染（DGNR），通过学习场景的密度空间来指导点基渲染器的构建。DGNR不再需要几何先验，而是通过体积渲染从学习到的密度空间中内在学习几何信息。实验表明，DGNR在合成逼真的驾驶场景和实现实时渲染方面表现出色。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在高质量和高效率渲染大规模驾驶场景时，现有方法依赖几何先验和复杂场景划分所带来的不足。

核心思路：DGNR框架通过学习场景的密度空间来指导点基渲染器的构建，消除了对几何先验的需求，利用体积渲染内在学习几何信息。

技术框架：DGNR的整体架构包括密度空间学习模块、可微分渲染器和密度融合模块，结合几何正则化来优化渲染效果。

关键创新：DGNR的主要创新在于通过密度空间引导渲染过程，避免了传统方法中的几何先验依赖，显著提升了渲染质量和效率。

关键设计：在技术细节上，DGNR采用了特定的损失函数来优化密度空间，并设计了适应性网络结构以提高渲染的准确性和实时性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DGNR在合成逼真驾驶场景方面表现优异，能够实现实时渲染，且在与现有基线方法的对比中，渲染质量显著提升，具体性能数据未提供。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、虚拟现实和增强现实等场景，能够为实时渲染提供高质量的视觉效果，具有重要的实际价值和广泛的未来影响。

📄 摘要（原文）

Despite the recent success of Neural Radiance Field (NeRF), it is still challenging to render large-scale driving scenes with long trajectories, particularly when the rendering quality and efficiency are in high demand. Existing methods for such scenes usually involve with spatial warping, geometric supervision from zero-shot normal or depth estimation, or scene division strategies, where the synthesized views are often blurry or fail to meet the requirement of efficient rendering. To address the above challenges, this paper presents a novel framework that learns a density space from the scenes to guide the construction of a point-based renderer, dubbed as DGNR (Density-Guided Neural Rendering). In DGNR, geometric priors are no longer needed, which can be intrinsically learned from the density space through volumetric rendering. Specifically, we make use of a differentiable renderer to synthesize images from the neural density features obtained from the learned density space. A density-based fusion module and geometric regularization are proposed to optimize the density space. By conducting experiments on a widely used autonomous driving dataset, we have validated the effectiveness of DGNR in synthesizing photorealistic driving scenes and achieving real-time capable rendering.