IPoD: Implicit Field Learning with Point Diffusion for Generalizable 3D Object Reconstruction from Single RGB-D Images

📄 arXiv: 2404.00269v1 📥 PDF

作者: Yushuang Wu, Luyue Shi, Junhao Cai, Weihao Yuan, Lingteng Qiu, Zilong Dong, Liefeng Bo, Shuguang Cui, Xiaoguang Han

分类: cs.CV

发布日期: 2024-03-30

备注: CVPR 2024

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出IPoD以解决单视图RGB-D图像的3D物体重建问题

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

关键词: 3D物体重建 隐式场学习 点扩散 RGB-D图像 深度学习 计算机视觉 自我条件机制

📋 核心要点

  1. 现有的3D物体重建方法在处理真实世界数据时面临挑战，尤其是在单视图RGB-D图像的情况下。
  2. 本文提出的IPoD方法通过将隐式场学习与点扩散结合，动态调整查询点以适应目标物体形状，从而提高重建精度。
  3. 在CO3D-v2数据集上的实验结果显示，IPoD在F-score上提升了7.8%，在Chamfer距离上提升了28.6%，展现出优越的性能。

📝 摘要（中文）

从单视图RGB-D图像进行可泛化的3D物体重建仍然是一个具有挑战性的任务，尤其是在真实世界数据中。现有的最先进方法依赖于基于Transformer的隐式场学习，需进行密集的查询监督。本文提出了一种新方法IPoD，将隐式场学习与点扩散相结合，将查询点视为噪声点云进行迭代去噪，动态适应目标物体形状。该方法利用扩散学习的能力进行粗略形状恢复，并增强隐式表示的细节描绘能力。此外，设计了自我条件机制，利用隐式预测指导扩散学习，形成协同系统。实验结果表明，IPoD在CO3D-v2数据集上F-score提升7.8%，Chamfer距离提升28.6%，并在MVImgNet数据集上展示了良好的泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决从单视图RGB-D图像进行可泛化的3D物体重建问题。现有方法依赖于密集的查询监督，导致在真实数据上效果不佳。

核心思路：IPoD方法将隐式场学习与点扩散相结合，将查询点视为噪声点云，通过迭代去噪动态适应目标物体形状，从而提高重建的精度和细节表现。

技术框架：该方法的整体架构包括隐式场学习模块和点扩散模块。隐式场学习模块负责生成物体的初步表示，而点扩散模块则通过动态调整查询点来优化表示。

关键创新：IPoD的主要创新在于将查询点视为噪声点云进行处理，利用扩散学习的特性进行形状恢复，并通过自我条件机制实现隐式预测与扩散学习的协同。

关键设计：在技术细节上，IPoD采用了特定的损失函数来平衡重建精度与细节表现，同时在网络结构上设计了适应性查询点生成机制，以提高模型的灵活性和准确性。

📊 实验亮点

IPoD在CO3D-v2数据集上的实验结果显示，F-score提升了7.8%，Chamfer距离提升了28.6%，明显优于现有方法，验证了其在3D物体重建任务中的有效性和优越性。此外，IPoD在MVImgNet数据集上也展现了良好的泛化能力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人视觉、增强现实和虚拟现实等场景，能够为3D物体重建提供更高效和准确的解决方案。随着技术的进步，IPoD有望在实际应用中提升物体识别和交互的智能化水平，推动相关领域的发展。

📄 摘要（原文）

Generalizable 3D object reconstruction from single-view RGB-D images remains a challenging task, particularly with real-world data. Current state-of-the-art methods develop Transformer-based implicit field learning, necessitating an intensive learning paradigm that requires dense query-supervision uniformly sampled throughout the entire space. We propose a novel approach, IPoD, which harmonizes implicit field learning with point diffusion. This approach treats the query points for implicit field learning as a noisy point cloud for iterative denoising, allowing for their dynamic adaptation to the target object shape. Such adaptive query points harness diffusion learning's capability for coarse shape recovery and also enhances the implicit representation's ability to delineate finer details. Besides, an additional self-conditioning mechanism is designed to use implicit predictions as the guidance of diffusion learning, leading to a cooperative system. Experiments conducted on the CO3D-v2 dataset affirm the superiority of IPoD, achieving 7.8% improvement in F-score and 28.6% in Chamfer distance over existing methods. The generalizability of IPoD is also demonstrated on the MVImgNet dataset. Our project page is at https://yushuang-wu.github.io/IPoD.