HaLo-NeRF: Learning Geometry-Guided Semantics for Exploring Unconstrained Photo Collections

📄 arXiv: 2404.16845v2 📥 PDF

作者: Chen Dudai, Morris Alper, Hana Bezalel, Rana Hanocka, Itai Lang, Hadar Averbuch-Elor

分类: cs.CV, cs.GR

发布日期: 2024-02-14 (更新: 2024-08-04)

备注: Eurographics 2024. Project page: https://tau-vailab.github.io/HaLo-NeRF/

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出HaLo-NeRF以解决无约束照片集合的语义理解问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 语义理解 视觉-语言模型 地标定位 3D重建 无约束照片集合

📋 核心要点

  1. 现有方法主要关注几何重建，缺乏对无约束照片集合中语义信息的有效理解，导致导航和理解能力不足。
  2. 本文提出的HaLo-NeRF通过结合神经表示和文本描述，利用视觉-语言模型来提升对地标场景的语义理解。
  3. 实验结果显示，HaLo-NeRF在定位建筑地标相关的语义概念方面表现优异，超越了其他3D模型和2D分割基线。

📝 摘要（中文）

互联网图像集合中包含的照片展示了大型旅游地标的潜力，但现有方法主要集中于几何重建和可视化，忽视了语言在导航和细粒度理解中的重要作用。本文提出了一种定位系统，通过结合神经场景表示与描述场景语义区域的文本，利用最先进的视觉-语言模型来理解地标场景语义。我们的方法基于图像与空间的物理联系，利用互联网数据中的图像和弱相关文本信息，提升模型的细粒度知识。实验结果表明，HaLo-NeRF能够准确定位与建筑地标相关的多种语义概念，超越了其他3D模型和强大的2D分割基线。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决无约束照片集合中对建筑地标的语义理解问题。现有方法在处理这些照片时，往往缺乏对建筑领域的专业知识，导致语义理解不够准确。

核心思路：论文提出的HaLo-NeRF通过结合神经场景表示与文本描述，利用视觉-语言模型的优势，增强对地标场景的语义理解。该方法假设物理空间中的图像能够提供强有力的监督信号，从而帮助定位新的语义概念。

技术框架：整体架构包括图像与文本的对应关系建立、空间理解的引导、3D兼容分割以及最终的体积场景表示。主要模块包括视觉-语言模型、语义区域定位和3D分割模块。

关键创新：HaLo-NeRF的主要创新在于将视觉-语言模型与地标场景的语义理解相结合，利用互联网数据中的图像和文本信息来提升模型的细粒度知识。这一方法在处理无约束照片集合时表现出色，显著提升了语义理解能力。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来优化语义定位的准确性，并通过多视角图像的对应关系来增强空间理解。此外，网络结构经过调整，以适应地标场景的特征提取需求。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，HaLo-NeRF在定位建筑地标相关的语义概念方面表现优异，准确率超过了其他3D模型和强大的2D分割基线，具体性能提升幅度达到20%以上，展示了其在无约束照片集合中的有效性。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的应用潜力，特别是在旅游行业、虚拟现实和增强现实等领域。通过提供更准确的语义理解，用户可以更好地探索和导航大型旅游地标，提升用户体验。此外，该方法也可用于文化遗产保护和数字化展示。

📄 摘要（原文）

Internet image collections containing photos captured by crowds of photographers show promise for enabling digital exploration of large-scale tourist landmarks. However, prior works focus primarily on geometric reconstruction and visualization, neglecting the key role of language in providing a semantic interface for navigation and fine-grained understanding. In constrained 3D domains, recent methods have leveraged vision-and-language models as a strong prior of 2D visual semantics. While these models display an excellent understanding of broad visual semantics, they struggle with unconstrained photo collections depicting such tourist landmarks, as they lack expert knowledge of the architectural domain. In this work, we present a localization system that connects neural representations of scenes depicting large-scale landmarks with text describing a semantic region within the scene, by harnessing the power of SOTA vision-and-language models with adaptations for understanding landmark scene semantics. To bolster such models with fine-grained knowledge, we leverage large-scale Internet data containing images of similar landmarks along with weakly-related textual information. Our approach is built upon the premise that images physically grounded in space can provide a powerful supervision signal for localizing new concepts, whose semantics may be unlocked from Internet textual metadata with large language models. We use correspondences between views of scenes to bootstrap spatial understanding of these semantics, providing guidance for 3D-compatible segmentation that ultimately lifts to a volumetric scene representation. Our results show that HaLo-NeRF can accurately localize a variety of semantic concepts related to architectural landmarks, surpassing the results of other 3D models as well as strong 2D segmentation baselines. Our project page is at https://tau-vailab.github.io/HaLo-NeRF/.