HFNeRF: Learning Human Biomechanic Features with Neural Radiance Fields

📄 arXiv: 2404.06152v1 📥 PDF

作者: Arnab Dey, Di Yang, Antitza Dantcheva, Jean Martinet

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-04-09

💡 一句话要点

提出HFNeRF以解决人类生物力学特征生成问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 神经辐射场 生物力学特征 虚拟化身 增强现实 虚拟现实 骨架估计 图像编码器

📋 核心要点

  1. 现有的人类NeRF方法在生成逼真虚拟化身方面表现良好，但缺乏重要的生物力学特征，如骨架和关节信息。
  2. HFNeRF通过利用预训练的图像编码器，结合神经渲染和体积渲染，旨在生成更为丰富的人类生物力学特征。
  3. HFNeRF在骨架估计任务中表现出色，能够有效预测热图特征，展示了其在虚拟现实和增强现实中的应用潜力。

📝 摘要（中文）

在新颖视图合成的最新进展中，基于神经辐射场（NeRF）的方法在生成少量图像的人类主体新视图方面取得了显著成果。然而，这种泛化能力无法捕捉到跨实例共享的骨架等结构特征。为此，本文提出HFNeRF，一种新颖的可泛化人类特征NeRF，旨在利用预训练的图像编码器生成生物力学特征。HFNeRF通过2D预训练基础模型学习3D人类特征，并通过神经渲染和体积渲染生成2D特征图。我们在骨架估计任务中评估HFNeRF，通过预测热图作为特征。该方法完全可微分，能够成功地同时学习颜色、几何和人类骨架。本文展示了HFNeRF的初步结果，说明其在生成具有生物力学特征的逼真虚拟化身方面的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有NeRF方法在生成虚拟人类时缺乏生物力学特征（如骨架和关节信息）的问题，这些特征对增强现实和虚拟现实等应用至关重要。

核心思路：HFNeRF通过引入预训练的图像编码器，结合神经渲染技术，学习人类的3D生物力学特征，从而生成更为真实的虚拟化身。

技术框架：HFNeRF的整体架构包括两个主要阶段：首先使用2D预训练模型提取人类特征，然后通过神经渲染和体积渲染生成2D特征图，最终实现骨架估计。

关键创新：HFNeRF的主要创新在于其能够同时学习颜色、几何和人类骨架信息，且该方法是完全可微分的，这与现有方法的分离学习方式形成鲜明对比。

关键设计：HFNeRF在网络结构上采用了预训练的图像编码器，并设计了适合的损失函数以优化特征学习，确保生成的虚拟化身在生物力学特征上更加真实。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1

📊 实验亮点

HFNeRF在骨架估计任务中表现出色，能够有效预测热图特征，展示了其在生成逼真虚拟化身方面的潜力。与现有方法相比，HFNeRF在生物力学特征的学习上取得了显著提升，具体性能数据尚未披露。

🎯 应用场景

HFNeRF的研究成果在增强现实（AR）和虚拟现实（VR）等领域具有广泛的应用潜力。通过生成具有生物力学特征的虚拟化身，HFNeRF可以提升用户体验，促进人机交互的自然性和沉浸感。此外，该技术还可应用于运动分析、健康监测等领域，具有重要的实际价值。

📄 摘要（原文）

In recent advancements in novel view synthesis, generalizable Neural Radiance Fields (NeRF) based methods applied to human subjects have shown remarkable results in generating novel views from few images. However, this generalization ability cannot capture the underlying structural features of the skeleton shared across all instances. Building upon this, we introduce HFNeRF: a novel generalizable human feature NeRF aimed at generating human biomechanic features using a pre-trained image encoder. While previous human NeRF methods have shown promising results in the generation of photorealistic virtual avatars, such methods lack underlying human structure or biomechanic features such as skeleton or joint information that are crucial for downstream applications including Augmented Reality (AR)/Virtual Reality (VR). HFNeRF leverages 2D pre-trained foundation models toward learning human features in 3D using neural rendering, and then volume rendering towards generating 2D feature maps. We evaluate HFNeRF in the skeleton estimation task by predicting heatmaps as features. The proposed method is fully differentiable, allowing to successfully learn color, geometry, and human skeleton in a simultaneous manner. This paper presents preliminary results of HFNeRF, illustrating its potential in generating realistic virtual avatars with biomechanic features using NeRF.