CombiNeRF: A Combination of Regularization Techniques for Few-Shot Neural Radiance Field View Synthesis

📄 arXiv: 2403.14412v1 📥 PDF

作者: Matteo Bonotto, Luigi Sarrocco, Daniele Evangelista, Marco Imperoli, Alberto Pretto

分类: cs.CV

发布日期: 2024-03-21

备注: This paper has been accepted for publication at the 2024 International Conference on 3D Vision (3DV)

期刊: Proceedings of the 2024 International Conference on 3D Vision (3DV)

💡 一句话要点

提出CombiNeRF以解决少量视图合成中的过拟合问题

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

关键词: 神经辐射场 视图合成 正则化技术 深度学习 计算机视觉 几何约束 Lipschitz正则化

📋 核心要点

  1. 现有的NeRF方法在少量视图的情况下容易过拟合，导致渲染结果出现伪影和不一致性。
  2. CombiNeRF框架通过结合多种正则化技术，旨在统一各个技术的优点，从而提升NeRF的泛化能力。
  3. 实验结果显示，CombiNeRF在多个公开数据集上超越了现有的最先进方法，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

神经辐射场（NeRF）在视图合成方面表现出色，但在少量视图的情况下，训练可能会导致过拟合，从而产生伪影和几何、色彩不一致。为了解决这一问题，本文提出了CombiNeRF框架，结合多种正则化技术以增强NeRF的泛化能力。具体而言，框架通过正则化单个和相邻光线分布，并添加平滑项来约束几何形状。此外，利用Lipschitz正则化对NeRF的密度和颜色网络进行约束，并使用编码掩码进行输入特征的正则化。实验结果表明，CombiNeRF在多个公开数据集上优于现有方法，并通过消融研究验证了所做选择的有效性。我们还开源了该框架的实现。

🔬 方法详解

问题定义：本文解决的是在少量视图条件下，NeRF模型容易过拟合的问题，导致渲染结果出现几何和色彩上的不一致。

核心思路：通过结合多种正则化技术，CombiNeRF旨在增强模型的泛化能力，减少渲染伪影。具体方法包括对光线分布的正则化和平滑几何形状。

技术框架：CombiNeRF的整体架构包括多个模块：首先对单个和相邻光线的分布进行正则化，然后引入平滑项约束几何形状，最后利用Lipschitz正则化和编码掩码进行输入特征的正则化。

关键创新：CombiNeRF的创新在于将多种正则化技术进行协同组合，形成一个统一的框架，显著提升了在少量视图条件下的渲染质量。

关键设计：在设计中，使用了Lipschitz正则化来约束密度和颜色网络，并通过编码掩码来正则化输入特征，确保模型在少量数据下的稳定性和一致性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在多个公开数据集上，CombiNeRF的表现超越了现有的最先进方法，尤其是在少量视图的设置下，展示了显著的性能提升。具体而言，实验结果表明，CombiNeRF在渲染质量上提高了X%（具体数据待补充），有效减少了伪影和不一致性。

🎯 应用场景

CombiNeRF的研究成果在计算机视觉和图形学领域具有广泛的应用潜力，尤其是在虚拟现实、增强现实和影视制作等需要高质量视图合成的场景中。其提升的渲染质量和稳定性将为相关行业带来更好的用户体验和视觉效果。

📄 摘要（原文）

Neural Radiance Fields (NeRFs) have shown impressive results for novel view synthesis when a sufficiently large amount of views are available. When dealing with few-shot settings, i.e. with a small set of input views, the training could overfit those views, leading to artifacts and geometric and chromatic inconsistencies in the resulting rendering. Regularization is a valid solution that helps NeRF generalization. On the other hand, each of the most recent NeRF regularization techniques aim to mitigate a specific rendering problem. Starting from this observation, in this paper we propose CombiNeRF, a framework that synergically combines several regularization techniques, some of them novel, in order to unify the benefits of each. In particular, we regularize single and neighboring rays distributions and we add a smoothness term to regularize near geometries. After these geometric approaches, we propose to exploit Lipschitz regularization to both NeRF density and color networks and to use encoding masks for input features regularization. We show that CombiNeRF outperforms the state-of-the-art methods with few-shot settings in several publicly available datasets. We also present an ablation study on the LLFF and NeRF-Synthetic datasets that support the choices made. We release with this paper the open-source implementation of our framework.