Geometry-Aware Scene Configurations for Novel View Synthesis

📄 arXiv: 2510.09880v1 📥 PDF

作者: Minkwan Kim, Changwoon Choi, Young Min Kim

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-10

💡 一句话要点

提出几何感知场景配置方法，提升室内场景新视角合成效果

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

关键词: 新视角合成 神经辐射场 几何感知 场景配置 室内场景

📋 核心要点

  1. 现有NeRF方法在复杂室内场景中，由于遮挡、杂物等问题，难以高效利用有限的计算资源进行高质量新视角合成。
  2. 该论文提出一种几何感知的场景配置方法，利用几何先验指导基的优化放置，并引入场景自适应虚拟视点进行正则化。
  3. 实验结果表明，该方法在大型室内场景中，相较于均匀基排列的基线方法，显著提升了渲染质量并降低了内存需求。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种场景自适应策略，旨在为从不完整观测中生成室内环境的沉浸式体验高效地分配表征能力。多房间的室内场景通常呈现出不规则的布局，复杂度各异，包含杂物、遮挡和平坦墙壁。我们利用几何先验（通常在预处理阶段容易获得）来最大限度地利用有限的资源，记录估计的几何支架上的观测统计数据，并指导基的最佳放置，这大大改进了先前可扩展神经辐射场（NeRF）表示所采用的均匀基排列。我们还提出了场景自适应虚拟视点，以补偿输入轨迹中视点配置固有的几何缺陷，并施加必要的正则化。我们对几个大型室内场景中的渲染质量和内存需求进行了全面的分析和讨论，证明与采用规则放置的基线相比，性能得到了显著提升。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于NeRF的新视角合成方法在处理复杂室内场景时，面临着资源分配不均的问题。室内场景通常包含多个房间，布局不规则，存在大量的遮挡、杂物以及平坦的墙壁。均匀地分配计算资源会导致在重要区域（如细节丰富的物体）的表征能力不足，而在不重要区域（如平坦墙壁）浪费资源。此外，输入视角的配置可能存在几何缺陷，影响最终的渲染质量。

核心思路：论文的核心思路是利用场景的几何先验信息，自适应地分配表征能力。具体来说，首先估计场景的几何结构，然后基于该几何结构上的观测统计信息，优化基的放置位置，使得基更多地集中在需要精细表征的区域。同时，引入场景自适应的虚拟视点，以弥补输入视角的不足，并对模型进行正则化。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 几何结构估计：利用现有的方法（具体方法未知）估计场景的几何结构，得到一个几何支架。2) 观测统计：在几何支架上记录观测统计信息，例如每个区域被观测到的频率。3) 基的优化放置：基于观测统计信息，优化基的放置位置，使得基更多地集中在被频繁观测到的区域。4) 场景自适应虚拟视点：根据场景的几何结构，生成虚拟视点，用于弥补输入视角的不足，并对模型进行正则化。5) NeRF训练：利用优化后的基和虚拟视点，训练NeRF模型。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于利用几何先验信息指导基的优化放置和虚拟视点的生成。与传统的均匀放置基的方法相比，该方法能够更有效地利用有限的计算资源，提高渲染质量。与没有虚拟视点的方法相比，该方法能够弥补输入视角的不足，提高模型的鲁棒性。

关键设计：论文中关于几何结构估计、观测统计的具体方法、基的优化放置算法、虚拟视点的生成策略以及NeRF训练的损失函数等关键设计细节并未详细描述，属于未知信息。这些细节对于复现和进一步改进该方法至关重要。

📊 实验亮点

论文在多个大型室内场景中进行了实验，结果表明，与采用规则放置的基线方法相比，该方法显著提升了渲染质量并降低了内存需求。具体的性能数据和提升幅度在摘要和方法描述中均未给出，属于未知信息。但结论明确表明该方法优于基线方法。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于虚拟现实、增强现实、机器人导航、三维重建等领域。例如，在VR/AR应用中，可以利用该方法生成高质量的室内场景新视角，提升用户体验。在机器人导航中，可以利用该方法进行场景理解和路径规划。在三维重建中，可以利用该方法生成更准确、更完整的场景模型。

📄 摘要（原文）

We propose scene-adaptive strategies to efficiently allocate representation capacity for generating immersive experiences of indoor environments from incomplete observations. Indoor scenes with multiple rooms often exhibit irregular layouts with varying complexity, containing clutter, occlusion, and flat walls. We maximize the utilization of limited resources with guidance from geometric priors, which are often readily available after pre-processing stages. We record observation statistics on the estimated geometric scaffold and guide the optimal placement of bases, which greatly improves upon the uniform basis arrangements adopted by previous scalable Neural Radiance Field (NeRF) representations. We also suggest scene-adaptive virtual viewpoints to compensate for geometric deficiencies inherent in view configurations in the input trajectory and impose the necessary regularization. We present a comprehensive analysis and discussion regarding rendering quality and memory requirements in several large-scale indoor scenes, demonstrating significant enhancements compared to baselines that employ regular placements.