Knowledge NeRF: Few-shot Novel View Synthesis for Dynamic Articulated Objects

📄 arXiv: 2404.00674v2 📥 PDF

作者: Wenxiao Cai, Xinyue Lei, Xinyu He, Junming Leo Chen, Yangang Wang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-03-31 (更新: 2024-04-07)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出Knowledge NeRF以解决动态关节物体的少量视图合成问题

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

关键词: 动态场景重建 少量视图合成 NeRF 关节物体 计算机视觉 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有动态NeRF方法在重建关节物体时，通常依赖单目视频，导致重建质量不足。
  2. 我们提出Knowledge NeRF框架，通过结合预训练模型与当前状态的最小观察，来生成新视图。
  3. 实验结果显示，Knowledge NeRF在仅使用5张输入图像的情况下，能够有效重建动态3D场景，提升了重建质量。

📝 摘要（中文）

我们提出了Knowledge NeRF框架，用于合成动态场景的新视图。重建动态3D场景并从任意视角渲染是一项具有挑战性的任务，尤其是在仅有少量稀疏视图的情况下。现有的动态NeRF方法主要依赖单目视频学习关节物体的变形，但重建质量有限。为了解决这一问题，我们提出了一种新框架，通过同时考虑两个帧来清晰重建动态场景。Knowledge NeRF通过结合预训练的NeRF模型中的过去知识与当前状态的最小观察，学习在新状态下生成新视图。实验结果表明，我们的方法在仅使用5张输入图像的情况下，能够有效重建动态3D场景。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从少量稀疏视图重建动态关节物体的3D场景问题。现有方法在重建质量和视角合成方面存在明显不足，尤其是在动态场景中。

核心思路：我们提出的Knowledge NeRF框架通过结合预训练的NeRF模型中的知识与当前状态的最小观察，来生成新视图。这种方法能够有效利用过去的信息，提升动态场景的重建质量。

技术框架：整体架构包括预训练的NeRF模型和一个投影模块。投影模块用于适应动态场景，学习预训练知识库与当前状态之间的对应关系。

关键创新：最重要的创新在于通过同时考虑两个帧来重建动态场景，显著提高了重建的清晰度和准确性。这一方法与现有的单帧学习方法形成了鲜明对比。

关键设计：在网络结构上，我们设计了投影模块以适应动态场景，损失函数则考虑了重建质量和视角一致性等因素。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Knowledge NeRF在仅使用5张输入图像的情况下，能够有效重建动态3D场景，重建质量相比于现有方法有显著提升，具体性能数据未详细列出，但实验验证了其有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究在虚拟现实、动画制作、游戏开发等领域具有广泛的应用潜力。通过高质量的动态场景重建，能够提升用户体验，并为相关行业提供更为真实的视觉效果。未来，该技术可能会在自动驾驶、机器人视觉等领域产生深远影响。

📄 摘要（原文）

We present Knowledge NeRF to synthesize novel views for dynamic scenes. Reconstructing dynamic 3D scenes from few sparse views and rendering them from arbitrary perspectives is a challenging problem with applications in various domains. Previous dynamic NeRF methods learn the deformation of articulated objects from monocular videos. However, qualities of their reconstructed scenes are limited. To clearly reconstruct dynamic scenes, we propose a new framework by considering two frames at a time.We pretrain a NeRF model for an articulated object.When articulated objects moves, Knowledge NeRF learns to generate novel views at the new state by incorporating past knowledge in the pretrained NeRF model with minimal observations in the present state. We propose a projection module to adapt NeRF for dynamic scenes, learning the correspondence between pretrained knowledge base and current states. Experimental results demonstrate the effectiveness of our method in reconstructing dynamic 3D scenes with 5 input images in one state. Knowledge NeRF is a new pipeline and promising solution for novel view synthesis in dynamic articulated objects. The data and implementation are publicly available at https://github.com/RussRobin/Knowledge_NeRF.