ZeST-NeRF: Using temporal aggregation for Zero-Shot Temporal NeRFs

📄 arXiv: 2311.18491v1 📥 PDF

作者: Violeta Menéndez González, Andrew Gilbert, Graeme Phillipson, Stephen Jolly, Simon Hadfield

分类: cs.CV, cs.AI, cs.GR, cs.LG

发布日期: 2023-11-30

备注: VUA BMVC 2023

💡 一句话要点

提出ZeST-NeRF以解决零-shot时间NeRF生成问题

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

关键词: 时间NeRF 多视角合成 场景流场估计 视频编辑 动态场景重建

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理动态场景时，训练和推理成本高，且容易过拟合，无法有效利用时间信息。
  2. 本文提出ZeST-NeRF，通过多视角合成和场景流场估计，能够在不重新训练的情况下生成新场景的时间NeRF。
  3. 实验结果显示，ZeST-NeRF在定量评估上提升了15%，并在视觉效果上显著优于现有最先进方法。

📝 摘要（中文）

在媒体制作领域，视频编辑技术至关重要。近期方法在静态场景的新视角图像合成方面取得了显著成功，但引入时间信息增加了复杂性。以往模型主要通过NeRF隐式表示静态和动态场景，虽然效果显著，但训练和推理成本高，且容易过拟合。本文提出ZeST-NeRF，一种新方法，能够在不重新训练的情况下为新场景生成时间NeRF。通过多视角合成技术和场景流场估计，我们能够准确重建新视角，且仅需与无关场景进行训练。实验表明，现有的最先进方法无法有效解决这一新任务，而我们的解决方案在定量上提升了15%，并在视觉效果上显著改善。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决如何在不重新训练的情况下，为新场景生成时间NeRF的问题。现有方法在处理动态场景时，训练和推理成本高，且容易过拟合，无法有效利用时间信息。

核心思路：ZeST-NeRF的核心思路是通过多视角合成技术和场景流场估计，利用与目标场景无关的训练数据，生成新场景的时间NeRF。这种设计使得模型能够在不同场景间迁移学习，降低了训练成本。

技术框架：整体架构包括多个主要模块：首先是多视角图像输入模块，然后是场景流场估计模块，最后是生成新视角图像的合成模块。各模块之间通过特征共享和信息传递进行协同工作。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了一种新的时间NeRF生成方法，能够在不重新训练的情况下，利用无关场景的数据进行有效的场景重建。这与现有方法的本质区别在于其对训练数据的依赖性大幅降低。

关键设计：在网络结构上，ZeST-NeRF采用了改进的多层感知机（MLP），并引入了新的损失函数以优化场景流场的估计。此外，参数设置上进行了细致调整，以确保模型在不同场景间的适应性和泛化能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ZeST-NeRF在定量评估上提升了15%，并在视觉效果上显著优于现有最先进的方法。这一成果展示了其在新场景生成中的有效性，证明了其在实际应用中的潜力。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的应用潜力，特别是在电影制作、游戏开发和虚拟现实等领域。通过高效生成动态场景的新视角，ZeST-NeRF能够显著提升视频编辑和合成的效率，降低制作成本，推动相关技术的发展。未来，该方法可能会影响实时视频处理和交互式媒体的生成方式。

📄 摘要（原文）

In the field of media production, video editing techniques play a pivotal role. Recent approaches have had great success at performing novel view image synthesis of static scenes. But adding temporal information adds an extra layer of complexity. Previous models have focused on implicitly representing static and dynamic scenes using NeRF. These models achieve impressive results but are costly at training and inference time. They overfit an MLP to describe the scene implicitly as a function of position. This paper proposes ZeST-NeRF, a new approach that can produce temporal NeRFs for new scenes without retraining. We can accurately reconstruct novel views using multi-view synthesis techniques and scene flow-field estimation, trained only with unrelated scenes. We demonstrate how existing state-of-the-art approaches from a range of fields cannot adequately solve this new task and demonstrate the efficacy of our solution. The resulting network improves quantitatively by 15% and produces significantly better visual results.