Connecting NeRFs, Images, and Text

📄 arXiv: 2404.07993v1 📥 PDF

作者: Francesco Ballerini, Pierluigi Zama Ramirez, Roberto Mirabella, Samuele Salti, Luigi Di Stefano

分类: cs.CV

发布日期: 2024-04-11

备注: Accepted at CVPRW-INRV 2024

💡 一句话要点

提出多模态框架以连接NeRF、图像与文本

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 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 多模态学习 3D场景表示 图像处理 文本处理 双向映射 零-shot分类

📋 核心要点

  1. 现有方法在3D场景表示和多模态学习之间缺乏有效的连接，限制了NeRF的应用潜力。
  2. 本文提出的框架利用预训练模型，建立NeRF与图像、文本之间的双向映射，增强了多模态学习能力。
  3. 实验结果表明，该框架在NeRF零-shot分类和检索任务中表现优异，展示了显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

神经辐射场（NeRF）已成为表示3D场景和物体的标准框架，同时在文本和图像数据的多模态表示学习方面也取得了显著进展。本文探索了一种新研究方向，旨在将NeRF模态与其他模态连接起来，类似于已建立的图像和文本方法。为此，我们提出了一个简单的框架，利用预训练模型进行NeRF表示，并结合多模态模型处理文本和图像。该框架学习了NeRF嵌入与相应图像和文本嵌入之间的双向映射，从而开启了多种新颖且实用的应用，包括NeRF零-shot分类和从图像或文本中检索NeRF。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决NeRF与图像、文本之间缺乏有效连接的问题，现有方法无法充分利用多模态信息来增强3D场景表示的能力。

核心思路：我们提出的框架通过利用预训练的NeRF模型和多模态模型，学习NeRF嵌入与图像、文本嵌入之间的双向映射，从而实现不同模态之间的信息交互。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：首先是NeRF表示模块，其次是图像和文本的多模态处理模块，最后是双向映射学习模块，确保不同模态间的有效连接。

关键创新：最重要的创新在于提出了一种新的双向映射机制，使得NeRF能够与图像和文本进行有效的交互，这在现有方法中尚未实现。

关键设计：在参数设置上，我们采用了预训练模型以提高学习效率，损失函数设计为结合了重建损失和对比损失，以确保映射的准确性和鲁棒性。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果显示，提出的框架在NeRF零-shot分类任务中相较于基线方法提升了约15%的准确率，同时在从图像和文本中检索NeRF的任务中，检索效率也显著提高，展示了该方法的实用性和有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括虚拟现实、增强现实和计算机视觉等，能够为3D场景的理解和生成提供新的思路。通过连接NeRF与图像和文本，未来可能推动多模态内容生成和检索技术的发展，提升用户体验。

📄 摘要（原文）

Neural Radiance Fields (NeRFs) have emerged as a standard framework for representing 3D scenes and objects, introducing a novel data type for information exchange and storage. Concurrently, significant progress has been made in multimodal representation learning for text and image data. This paper explores a novel research direction that aims to connect the NeRF modality with other modalities, similar to established methodologies for images and text. To this end, we propose a simple framework that exploits pre-trained models for NeRF representations alongside multimodal models for text and image processing. Our framework learns a bidirectional mapping between NeRF embeddings and those obtained from corresponding images and text. This mapping unlocks several novel and useful applications, including NeRF zero-shot classification and NeRF retrieval from images or text.