Exploring 3D-aware Latent Spaces for Efficiently Learning Numerous Scenes

📄 arXiv: 2403.11678v2 📥 PDF

作者: Antoine Schnepf, Karim Kassab, Jean-Yves Franceschi, Laurent Caraffa, Flavian Vasile, Jeremie Mary, Andrew Comport, Valérie Gouet-Brunet

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2024-03-18 (更新: 2024-05-17)

备注: Camera-ready version accepted at 3DMV-CVPR 2024

💡 一句话要点

提出3D感知潜在空间以高效学习大量场景

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

关键词: 3D感知 潜在空间 场景学习 模型复杂性 NeRF 三平面表示 高效训练

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理大量语义相似场景时，训练时间和内存成本过高，限制了其应用。
  2. 本研究提出通过学习3D感知潜在空间和共享场景信息来降低模型复杂性，从而提高训练效率。
  3. 实验结果表明，所提方法在训练1000个场景时，内存和时间成本分别降低了44%和86%。

📝 摘要（中文）

我们提出了一种方法，使得NeRF能够扩展到学习大量语义相似的场景。我们结合了两种技术来改善每个场景所需的训练时间和内存成本。首先，我们学习了一个3D感知的潜在空间，在该空间中训练三平面场景表示，从而降低了学习场景的分辨率。此外，我们提出了一种在场景之间共享公共信息的方法，从而减少了学习特定场景所需的模型复杂性。我们的研究方法在训练1000个场景时，将每个场景的内存成本降低了44%，时间成本降低了86%。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有NeRF方法在学习大量语义相似场景时面临的高训练时间和内存成本问题。现有方法通常需要大量资源，限制了其在实际应用中的可扩展性。

核心思路：我们提出通过构建一个3D感知的潜在空间来训练三平面场景表示，从而降低场景学习的分辨率。同时，通过共享场景间的公共信息，减少了每个场景的模型复杂性。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：首先是3D感知潜在空间的构建，其次是三平面场景表示的训练。通过这两个模块的结合，我们能够有效地处理多个场景的学习任务。

关键创新：本研究的主要创新在于引入了3D感知潜在空间的概念，并通过共享信息的方式显著降低了模型复杂性。这一方法与传统的逐个场景训练方式有本质区别，能够更高效地处理多个场景。

关键设计：在技术细节上，我们设计了适应3D潜在空间的损失函数，并优化了网络结构以支持三平面表示的训练。此外，参数设置经过精心调整，以确保在降低分辨率的同时，仍能保持场景的语义一致性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，所提方法在训练1000个场景时，内存成本降低了44%，时间成本降低了86%。这一显著的性能提升表明，该方法在处理大规模场景学习任务中的有效性，超越了现有的基线方法。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括虚拟现实、游戏开发和城市建模等场景。通过高效学习大量相似场景，能够显著提升这些领域中场景生成的效率和质量，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

We present a method enabling the scaling of NeRFs to learn a large number of semantically-similar scenes. We combine two techniques to improve the required training time and memory cost per scene. First, we learn a 3D-aware latent space in which we train Tri-Plane scene representations, hence reducing the resolution at which scenes are learned. Moreover, we present a way to share common information across scenes, hence allowing for a reduction of model complexity to learn a particular scene. Our method reduces effective per-scene memory costs by 44% and per-scene time costs by 86% when training 1000 scenes. Our project page can be found at https://3da-ae.github.io .