Mip-Grid: Anti-aliased Grid Representations for Neural Radiance Fields

📄 arXiv: 2402.14196v1 📥 PDF

作者: Seungtae Nam, Daniel Rho, Jong Hwan Ko, Eunbyung Park

分类: cs.CV, cs.GR

发布日期: 2024-02-22

备注: Accepted to NeurIPS 2023

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出Mip-Grid以解决神经辐射场中的别名问题

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

关键词: 神经辐射场 抗别名 网格表示 多尺度特征 计算机视觉 渲染性能 快速训练

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理3D场景时，别名问题仍未得到有效解决，导致图像质量下降。
  2. 本文提出的Mip-Grid通过将抗别名技术与网格表示相结合，提升了渲染质量并加快了训练速度。
  3. 实验结果显示，Mip-Grid在多尺度数据集上显著提升了渲染性能，超越了现有的mip-NeRF方法。

📝 摘要（中文）

尽管神经辐射场（NeRF）在3D场景表示和生成新视图图像方面取得了显著成就，但在不同相机距离下仍存在别名问题，导致图像出现锯齿或模糊。最近提出的mip-NeRF通过渲染圆锥截头来解决这一挑战，但仍依赖于多层感知器（MLP）架构，未能利用最新的基于网格的方法所提供的快速训练速度。本文提出了Mip-Grid，一种将抗别名技术集成到基于网格的辐射场表示中的新方法，减轻了别名伪影，同时享受快速训练时间。实验结果表明，Mip-Grid显著提高了两种代表性网格方法TensoRF和K-Planes的渲染性能，并在多尺度数据集上超越了mip-NeRF，同时实现了显著更快的训练时间。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决神经辐射场中存在的别名问题，现有方法如mip-NeRF虽然有所改进，但仍依赖于MLP架构，未能充分利用网格方法的优势。

核心思路：Mip-Grid通过构建多尺度网格表示，结合简单的卷积操作来实现抗别名效果，从而在保持高效训练的同时，改善图像质量。

技术框架：该方法的整体架构包括生成多尺度网格、应用卷积操作以及使用尺度感知坐标来从生成的多尺度网格中检索特征。

关键创新：Mip-Grid的主要创新在于将抗别名技术有效整合到网格表示中，显著提升了渲染性能，并与传统的MLP方法形成鲜明对比。

关键设计：在设计中，采用了共享网格表示和简单卷积操作，确保了多尺度特征的高效提取，同时优化了训练过程中的参数设置和损失函数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Mip-Grid在多尺度数据集上显著提升了渲染性能，相比于mip-NeRF，训练时间大幅缩短，且在TensoRF和K-Planes方法中均表现出色，展示了其在实际应用中的优越性。

🎯 应用场景

Mip-Grid的研究成果在计算机视觉、虚拟现实和增强现实等领域具有广泛的应用潜力。通过提高3D场景渲染的质量和速度，该方法能够为游戏开发、影视制作以及科学可视化等行业提供更高效的解决方案，推动相关技术的发展与应用。

📄 摘要（原文）

Despite the remarkable achievements of neural radiance fields (NeRF) in representing 3D scenes and generating novel view images, the aliasing issue, rendering "jaggies" or "blurry" images at varying camera distances, remains unresolved in most existing approaches. The recently proposed mip-NeRF has addressed this challenge by rendering conical frustums instead of rays. However, it relies on MLP architecture to represent the radiance fields, missing out on the fast training speed offered by the latest grid-based methods. In this work, we present mip-Grid, a novel approach that integrates anti-aliasing techniques into grid-based representations for radiance fields, mitigating the aliasing artifacts while enjoying fast training time. The proposed method generates multi-scale grids by applying simple convolution operations over a shared grid representation and uses the scale-aware coordinate to retrieve features at different scales from the generated multi-scale grids. To test the effectiveness, we integrated the proposed method into the two recent representative grid-based methods, TensoRF and K-Planes. Experimental results demonstrate that mip-Grid greatly improves the rendering performance of both methods and even outperforms mip-NeRF on multi-scale datasets while achieving significantly faster training time. For code and demo videos, please see https://stnamjef.github.io/mipgrid.github.io/.