PhyRecon: Physically Plausible Neural Scene Reconstruction

📄 arXiv: 2404.16666v4 📥 PDF

作者: Junfeng Ni, Yixin Chen, Bohan Jing, Nan Jiang, Bin Wang, Bo Dai, Puhao Li, Yixin Zhu, Song-Chun Zhu, Siyuan Huang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-04-25 (更新: 2024-10-31)

备注: NeurIPS'24. Project page: https://phyrecon.github.io/

💡 一句话要点

提出PHYRECON以解决多视角神经重建中的物理不合理性问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 神经重建 物理模拟 隐式表示 可微渲染 三维重建 粒子模拟 物理不确定性

📋 核心要点

  1. 现有的多视角神经重建方法缺乏物理建模，导致重建结果在物理上不合理，限制了其应用。
  2. 本文提出PHYRECON，通过结合可微渲染和可微物理模拟，学习隐式表面表示，解决物理不合理性问题。
  3. 实验表明，PHYRECON在重建质量上显著提升，所有数据集的物理稳定性提高至少40%。

📝 摘要（中文）

本文针对多视角神经重建中的物理不合理性问题进行研究。尽管隐式表示在多视角三维重建中日益流行，但现有方法难以产生物理上合理的结果，限制了其在需要严格物理准确性的领域的应用。为此，本文提出了PHYRECON，这是首个结合可微渲染和可微物理模拟来学习隐式表面表示的方法。PHYRECON采用了一种基于粒子的可微物理模拟器，并通过提出的表面点Marching Cubes（SP-MC）实现了SDF隐式表示与显式表面点之间的高效转换，从而支持可微学习。实验结果表明，PHYRECON显著提高了重建质量，并在物理模拟器中展现出至少40%的物理稳定性提升，推动了未来基于物理的应用发展。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多视角神经重建中的物理不合理性问题。现有方法缺乏物理建模，无法恢复复杂的几何结构，导致重建结果不够准确。

核心思路：PHYRECON的核心思想是结合可微渲染与可微物理模拟，利用隐式表面表示来实现物理合理的重建。通过这种设计，模型能够同时考虑渲染和物理损失，从而提高重建的准确性。

技术框架：PHYRECON的整体架构包括一个基于粒子的可微物理模拟器和一个用于高效转换的SP-MC模块。该框架支持隐式表示与显式表面点之间的转换，并通过物理不确定性引导像素采样。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了SP-MC方法，实现了SDF隐式表示与显式表面点的高效转换，支持可微学习。此外，模型能够同时处理渲染和物理不确定性，增强了对细长结构的学习能力。

关键设计：在设计中，采用了特定的损失函数来平衡渲染损失与物理损失，同时在网络结构中引入了粒子模拟机制，以提高物理准确性和稳定性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，PHYRECON在所有数据集上均实现了至少40%的物理稳定性提升，重建质量显著提高，超越了现有基线方法。这一成果为物理基础的应用奠定了坚实的基础，展示了其在实际应用中的潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括虚拟现实、游戏开发以及机器人导航等需要高精度三维重建的场景。通过提供物理合理的重建结果，PHYRECON能够在这些领域中实现更真实的交互体验和更可靠的环境理解，未来可能推动基于物理的应用创新。

📄 摘要（原文）

We address the issue of physical implausibility in multi-view neural reconstruction. While implicit representations have gained popularity in multi-view 3D reconstruction, previous work struggles to yield physically plausible results, limiting their utility in domains requiring rigorous physical accuracy. This lack of plausibility stems from the absence of physics modeling in existing methods and their inability to recover intricate geometrical structures. In this paper, we introduce PHYRECON, the first approach to leverage both differentiable rendering and differentiable physics simulation to learn implicit surface representations. PHYRECON features a novel differentiable particle-based physical simulator built on neural implicit representations. Central to this design is an efficient transformation between SDF-based implicit representations and explicit surface points via our proposed Surface Points Marching Cubes (SP-MC), enabling differentiable learning with both rendering and physical losses. Additionally, PHYRECON models both rendering and physical uncertainty to identify and compensate for inconsistent and inaccurate monocular geometric priors. The physical uncertainty further facilitates physics-guided pixel sampling to enhance the learning of slender structures. By integrating these techniques, our model supports differentiable joint modeling of appearance, geometry, and physics. Extensive experiments demonstrate that PHYRECON significantly improves the reconstruction quality. Our results also exhibit superior physical stability in physical simulators, with at least a 40% improvement across all datasets, paving the way for future physics-based applications.