NCRF: Neural Contact Radiance Fields for Free-Viewpoint Rendering of Hand-Object Interaction
作者: Zhongqun Zhang, Jifei Song, Eduardo Pérez-Pellitero, Yiren Zhou, Hyung Jin Chang, Aleš Leonardis
分类: cs.CV
发布日期: 2024-02-08 (更新: 2024-02-09)
备注: Accepted by 3DV 2024
💡 一句话要点
提出NCRF以解决手与物体交互的渲染质量问题
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)
关键词: 手-物体交互 自由视角渲染 神经辐射场 接触优化 3D计算机视觉
📋 核心要点
- 现有方法在合成手与物体交互时，渲染质量受到严重影响，主要由于互相遮挡和姿态估计不准确。
- 本文提出的NCRF框架通过接触优化场和手-物体神经辐射场，重建手-物体交互，提升渲染质量。
- 在HO3D和DexYCB数据集上的实验结果显示，NCRF在渲染质量和姿态估计准确性上均优于现有方法。
📝 摘要（中文）
建模手与物体的交互是3D计算机视觉中的一项基本挑战。尽管该领域取得了显著进展，但现有方法在合成手-物体交互的照片级真实感方面仍存在不足，主要受限于手与物体之间的严重互相遮挡和不准确的姿态估计。为了解决这些挑战，本文提出了一种新颖的自由视角渲染框架——神经接触辐射场（NCRF），旨在从稀疏的视频集中重建手-物体交互。NCRF框架包含两个关键组件：接触优化场和手-物体神经辐射场。通过联合学习这些组件，利用视觉和几何约束，生成高质量的手-物体重建，实现照片级真实感的新视角合成。大量实验表明，该方法在HO3D和DexYCB数据集上超越了当前最先进的技术，提升了渲染质量和姿态估计的准确性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决手与物体交互的照片级真实感渲染问题。现有方法在处理手与物体之间的互相遮挡和姿态估计时表现不佳，导致渲染质量下降。
核心思路：NCRF框架通过引入接触优化场和手-物体神经辐射场，精确建模手与物体之间的接触关系，并在静态标准空间中学习隐式表示，从而实现高质量的渲染。
技术框架：NCRF框架主要由两个模块组成：接触优化场用于预测3D查询点的接触场，手-物体神经辐射场则用于学习手与物体的隐式表示。两者通过视觉和几何约束进行联合学习，互相帮助和正则化。
关键创新：NCRF的核心创新在于将接触优化与神经辐射场结合，形成了一种新的手-物体交互建模方式。这种方法有效解决了现有技术在渲染质量和姿态估计上的不足。
关键设计：在设计上，接触优化场通过特定的损失函数来优化接触预测，而手-物体神经辐射场则在静态标准空间中进行学习，确保了高效的观察到标准空间的对应关系。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在HO3D和DexYCB数据集上的实验结果显示，NCRF在渲染质量和姿态估计准确性上均显著优于当前最先进的方法，具体提升幅度达到XX%（具体数据未知）。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括虚拟现实、增强现实和人机交互等场景。通过实现高质量的手-物体交互渲染，NCRF可以为这些领域提供更真实的用户体验，推动相关技术的发展和应用。
📄 摘要（原文）
Modeling hand-object interactions is a fundamentally challenging task in 3D computer vision. Despite remarkable progress that has been achieved in this field, existing methods still fail to synthesize the hand-object interaction photo-realistically, suffering from degraded rendering quality caused by the heavy mutual occlusions between the hand and the object, and inaccurate hand-object pose estimation. To tackle these challenges, we present a novel free-viewpoint rendering framework, Neural Contact Radiance Field (NCRF), to reconstruct hand-object interactions from a sparse set of videos. In particular, the proposed NCRF framework consists of two key components: (a) A contact optimization field that predicts an accurate contact field from 3D query points for achieving desirable contact between the hand and the object. (b) A hand-object neural radiance field to learn an implicit hand-object representation in a static canonical space, in concert with the specifically designed hand-object motion field to produce observation-to-canonical correspondences. We jointly learn these key components where they mutually help and regularize each other with visual and geometric constraints, producing a high-quality hand-object reconstruction that achieves photo-realistic novel view synthesis. Extensive experiments on HO3D and DexYCB datasets show that our approach outperforms the current state-of-the-art in terms of both rendering quality and pose estimation accuracy.