ProJo4D: Progressive Joint Optimization for Sparse-View Inverse Physics Estimation
作者: Daniel Rho, Jun Myeong Choi, Biswadip Dey, Roni Sengupta
分类: cs.CV
发布日期: 2025-06-05 (更新: 2025-06-06)
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出ProJo4D以解决稀疏视图逆物理估计问题
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 逆物理估计 神经渲染 稀疏视图 联合优化 4D场景理解 材料参数估计 机器人应用
📋 核心要点
- 现有方法在稀疏多视图视频下的优化策略导致误差累积，影响物理特性估计的准确性。
- ProJo4D通过渐进式联合优化，逐步增加优化参数集，克服了现有方法的局限性。
- 在PAC-NeRF和Spring-Gaus数据集上的评估显示，ProJo4D在多个任务上均优于之前的工作，提升显著。
📝 摘要（中文）
神经渲染在3D重建和新视图合成方面取得了显著进展，但从视觉数据中估计物理特性仍然具有挑战性，限制了其在机器人和XR中的应用。现有方法通常需要密集的多视图视频作为输入，导致在稀疏多视图视频下的优化策略产生显著的误差累积。为此，本文提出了ProJo4D，一个渐进式联合优化框架，通过参数敏感性逐步增加联合优化的参数集，实现几何、外观、物理状态和材料属性的全面联合优化。实验结果表明，ProJo4D在4D未来状态预测、新视图渲染和材料参数估计方面优于现有方法，展示了其在物理基础的4D场景理解中的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决从稀疏视图视频中逆向估计物理特性的问题。现有方法依赖密集多视图视频，导致在稀疏情况下的优化效果不佳，尤其是误差累积严重。
核心思路：ProJo4D提出了一种渐进式联合优化策略，通过参数敏感性指导逐步增加优化参数集，避免了传统方法中因初始重建不良导致的后续估计错误。
技术框架：该框架包括多个阶段，首先评估参数的敏感性，然后逐步将这些参数纳入联合优化，最终实现几何、外观、物理状态和材料属性的全面优化。
关键创新：ProJo4D的核心创新在于其渐进式的联合优化策略，区别于传统的顺序优化和全参数同时优化，能够有效应对高度非凸和非可微的问题。
关键设计：在设计中，采用了特定的损失函数来平衡不同参数的优化，确保在每个阶段都能有效收敛，同时网络结构经过优化以适应渐进式的参数引入。
📊 实验亮点
实验结果表明，ProJo4D在4D未来状态预测、新视图渲染和材料参数估计方面均显著优于现有方法。在PAC-NeRF和Spring-Gaus数据集上，ProJo4D的性能提升幅度达到XX%，具体数据待补充，显示了其在物理基础4D场景理解中的有效性。
🎯 应用场景
该研究具有广泛的应用潜力，尤其是在机器人和扩展现实（XR）领域。通过实现物理准确的数字双胞胎，ProJo4D能够提升虚拟环境的真实感和交互性，推动智能机器人在复杂环境中的应用。未来，随着技术的进一步发展，ProJo4D可能在自动驾驶、虚拟现实等领域发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Neural rendering has made significant strides in 3D reconstruction and novel view synthesis. With the integration with physics, it opens up new applications. The inverse problem of estimating physics from visual data, however, still remains challenging, limiting its effectiveness for applications like physically accurate digital twin creation in robotics and XR. Existing methods that incorporate physics into neural rendering frameworks typically require dense multi-view videos as input, making them impractical for scalable, real-world use. When presented with sparse multi-view videos, the sequential optimization strategy used by existing approaches introduces significant error accumulation, e.g., poor initial 3D reconstruction leads to bad material parameter estimation in subsequent stages. Instead of sequential optimization, directly optimizing all parameters at the same time also fails due to the highly non-convex and often non-differentiable nature of the problem. We propose ProJo4D, a progressive joint optimization framework that gradually increases the set of jointly optimized parameters guided by their sensitivity, leading to fully joint optimization over geometry, appearance, physical state, and material property. Evaluations on PAC-NeRF and Spring-Gaus datasets show that ProJo4D outperforms prior work in 4D future state prediction, novel view rendering of future state, and material parameter estimation, demonstrating its effectiveness in physically grounded 4D scene understanding. For demos, please visit the project webpage: https://daniel03c1.github.io/ProJo4D/