PhysicsNeRF: Physics-Guided 3D Reconstruction from Sparse Views

📄 arXiv: 2505.23481v2 📥 PDF

作者: Mohamed Rayan Barhdadi, Hasan Kurban, Hussein Alnuweiri

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-29 (更新: 2025-06-21)

备注: 4 pages, 2 figures, 2 tables. Appearing in Building Physically Plausible World Models at the 42nd International Conference on Machine Learning (ICML 2025), Vancouver, Canada

💡 一句话要点

提出PhysicsNeRF以解决稀疏视图下的3D重建问题

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

关键词: 3D重建 神经辐射场 物理约束 稀疏视图 深度学习 计算机视觉 模型泛化 机器人技术

📋 核心要点

  1. 现有的NeRF方法在稀疏视图下的重建效果不佳，难以满足实际应用需求。
  2. 论文提出PhysicsNeRF，通过引入深度排序、一致性、稀疏先验和跨视图对齐等约束，提升了3D重建的准确性。
  3. 实验结果显示，PhysicsNeRF在仅使用8个视图的情况下，平均PSNR达21.4 dB，显著优于之前的方法。

📝 摘要（中文）

PhysicsNeRF是一个基于物理的框架，用于从稀疏视图进行3D重建，扩展了神经辐射场（NeRF）并引入了四个互补约束：深度排序、RegNeRF风格一致性、稀疏先验和跨视图对齐。标准NeRF在稀疏监督下表现不佳，而PhysicsNeRF采用了仅有67万参数的紧凑架构，在仅使用8个视图的情况下实现了21.4 dB的平均PSNR，超越了先前的方法。研究还分析了5.7-6.2 dB的泛化差距，揭示了稀疏视图重建的基本局限性。PhysicsNeRF为代理交互和仿真提供了物理一致且可泛化的3D表示，并阐明了受限NeRF模型中的表达能力与泛化能力之间的权衡。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决从稀疏视图进行3D重建的挑战。现有的NeRF方法在稀疏监督下表现不佳，导致重建效果不理想，限制了其在实际应用中的有效性。

核心思路：论文的核心思路是引入物理约束来增强NeRF的重建能力，通过深度排序、一致性、稀疏先验和跨视图对齐等机制，提升模型在稀疏视图下的表现。

技术框架：整体架构包括数据输入、特征提取、约束应用和重建输出四个主要模块。通过对输入视图的深度信息和特征进行处理，结合物理约束，最终生成高质量的3D重建结果。

关键创新：最重要的技术创新在于引入了四种互补的物理约束，这些约束在稀疏视图条件下显著提升了重建的准确性和一致性，与传统的NeRF方法相比，PhysicsNeRF在处理稀疏数据时表现出更强的鲁棒性。

关键设计：论文中采用了67万参数的紧凑网络架构，设计了特定的损失函数来平衡不同约束的影响，确保模型在训练过程中能够有效学习到物理一致的3D表示。

📊 实验亮点

实验结果表明，PhysicsNeRF在仅使用8个视图的情况下，平均PSNR达21.4 dB，较之前的方法提升了显著的性能，且在稀疏视图重建中展现出5.7-6.2 dB的泛化差距，揭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、增强现实、机器人导航和自动驾驶等。通过提供物理一致的3D重建，PhysicsNeRF能够支持更为真实的环境交互和模拟，为未来的智能代理和自动化系统提供基础。

📄 摘要（原文）

PhysicsNeRF is a physically grounded framework for 3D reconstruction from sparse views, extending Neural Radiance Fields with four complementary constraints: depth ranking, RegNeRF-style consistency, sparsity priors, and cross-view alignment. While standard NeRFs fail under sparse supervision, PhysicsNeRF employs a compact 0.67M-parameter architecture and achieves 21.4 dB average PSNR using only 8 views, outperforming prior methods. A generalization gap of 5.7-6.2 dB is consistently observed and analyzed, revealing fundamental limitations of sparse-view reconstruction. PhysicsNeRF enables physically consistent, generalizable 3D representations for agent interaction and simulation, and clarifies the expressiveness-generalization trade-off in constrained NeRF models.