Stable Surface Regularization for Fast Few-Shot NeRF

📄 arXiv: 2403.19985v1 📥 PDF

作者: Byeongin Joung, Byeong-Uk Lee, Jaesung Choe, Ukcheol Shin, Minjun Kang, Taeyeop Lee, In So Kweon, Kuk-Jin Yoon

分类: cs.CV

发布日期: 2024-03-29

备注: 3DV 2024

💡 一句话要点

提出稳定表面正则化方法以加速少样本NeRF合成

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

关键词: 少样本学习 NeRF 几何重建 正则化技术 计算机视觉 虚拟现实 增强现实

📋 核心要点

  1. 现有方法在少样本训练下，Eikonal损失需要密集的训练信号，导致低保真度的几何重建。
  2. 提出的ASDF方法通过稳定的表面正则化技术，以粗到细的方式加速收敛，提高了训练的稳定性和几何重建的保真度。
  3. 实验结果表明，所提方法在速度上比现有方法快45倍，并在多个数据集上表现出色，达到了可比的重建效果。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种在少样本设置下合成新视角的算法。核心概念是开发一种称为退火有符号距离函数（ASDF）的稳定表面正则化技术，该技术以粗到细的方式退火表面，从而加快收敛速度。我们观察到，广泛使用的几何正则化——Eikonal损失需要密集的训练信号来塑造不同的SDF水平集，这在少样本训练下导致低保真度结果。相比之下，所提出的表面正则化成功重建场景，并以稳定的训练产生高保真度几何形状。我们的方法通过利用网格表示和单目几何先验进一步加速。最终，所提方法比现有的少样本新视角合成方法快多达45倍，并在ScanNet和NeRF-Real数据集上产生了可比的结果。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在少样本设置下，现有几何正则化方法（如Eikonal损失）对训练信号的高需求，导致低保真度几何重建的问题。

核心思路：提出的ASDF方法通过稳定的表面正则化技术，以粗到细的方式进行表面退火，从而加快收敛速度并提高重建质量。这样的设计旨在减少对密集训练信号的依赖，增强训练的稳定性。

技术框架：整体架构包括表面正则化模块、网格表示模块和单目几何先验模块。首先，通过ASDF进行表面退火，然后利用网格表示加速计算，最后结合单目几何先验进行优化。

关键创新：最重要的技术创新是提出了ASDF作为一种新的表面正则化方法，它在少样本训练中表现出更高的稳定性和保真度，与传统的Eikonal损失方法相比，显著降低了对训练信号的需求。

关键设计：在关键设计上，ASDF的损失函数经过精心设计，以确保在不同训练阶段的收敛性，同时采用了网格表示以提高计算效率，网络结构则优化了对几何信息的提取和重建能力。

📊 实验亮点

实验结果显示，所提方法在速度上比现有的少样本新视角合成方法快多达45倍，同时在ScanNet和NeRF-Real数据集上产生了可比的重建效果，证明了其在实际应用中的有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括虚拟现实、增强现实和计算机图形学等领域，能够在少量数据的情况下快速生成高质量的三维场景。这对于实时渲染和交互式应用具有重要的实际价值，并可能推动相关技术的进一步发展。

📄 摘要（原文）

This paper proposes an algorithm for synthesizing novel views under few-shot setup. The main concept is to develop a stable surface regularization technique called Annealing Signed Distance Function (ASDF), which anneals the surface in a coarse-to-fine manner to accelerate convergence speed. We observe that the Eikonal loss - which is a widely known geometric regularization - requires dense training signal to shape different level-sets of SDF, leading to low-fidelity results under few-shot training. In contrast, the proposed surface regularization successfully reconstructs scenes and produce high-fidelity geometry with stable training. Our method is further accelerated by utilizing grid representation and monocular geometric priors. Finally, the proposed approach is up to 45 times faster than existing few-shot novel view synthesis methods, and it produces comparable results in the ScanNet dataset and NeRF-Real dataset.