Radiance Meshes for Volumetric Reconstruction
作者: Alexander Mai, Trevor Hedstrom, George Kopanas, Janne Kontkanen, Falko Kuester, Jonathan T. Barron
分类: cs.GR, cs.CV
发布日期: 2025-12-03
备注: Website: half-potato.gitlab.io/rm
💡 一句话要点
提出基于Delaunay三角剖分的辐射网格，实现快速高质量的体渲染
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)
关键词: 神经辐射场 体渲染 Delaunay三角剖分 实时渲染 视图合成
📋 核心要点
- 现有辐射场表示方法在渲染速度和硬件支持方面存在局限性，难以实现实时高质量的视图合成。
- 提出辐射网格，利用Delaunay四面体剖分构建恒定密度单元，实现快速且精确的体渲染，并兼容现有硬件。
- 通过优化Delaunay顶点位置，并结合Zip-NeRF风格的骨干网络，解决拓扑变化带来的问题，实现高质量实时渲染。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种辐射网格技术，该技术使用通过Delaunay四面体剖分生成的恒定密度四面体单元来表示辐射场。与Voronoi图不同，Delaunay四面体剖分产生简单的三角形，这些三角形受到现有硬件的原生支持。因此，我们的模型能够使用光栅化和光线追踪执行精确且快速的体渲染。我们引入了一种新的光栅化方法，该方法在各种平台上实现了比所有先前的辐射场表示（假设具有等效数量的图元和分辨率）更快的渲染速度。优化Delaunay顶点的位置会引入拓扑不连续性（边翻转）。为了解决这个问题，我们使用Zip-NeRF风格的骨干网络，这使我们即使在拓扑结构发生变化时也能表达平滑变化的场。我们的渲染方法精确地评估了体渲染方程，并能够在标准消费级硬件上实现高质量的实时视图合成。我们的四面体网格还适用于各种令人兴奋的应用，包括鱼眼镜头畸变、基于物理的模拟、编辑和网格提取。
🔬 方法详解
问题定义：现有神经辐射场方法，如NeRF，虽然能生成高质量的渲染结果，但在渲染速度上存在瓶颈，难以满足实时应用的需求。同时，一些基于体素或点云的方法虽然速度较快，但在硬件支持和渲染质量上有所妥协。此外，优化过程中可能出现的拓扑结构变化也是一个挑战。
核心思路：本文的核心思路是使用Delaunay四面体剖分来构建辐射场的几何表示。Delaunay剖分具有良好的性质，例如其生成的三角形/四面体单元易于被现有硬件加速，并且可以进行精确的体渲染。通过优化Delaunay顶点的位置，可以调整辐射场的形状和密度，从而优化渲染结果。
技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 使用Delaunay四面体剖分构建初始的辐射网格；2) 使用Zip-NeRF风格的神经网络作为骨干网络，预测每个四面体单元的颜色和密度；3) 使用光栅化或光线追踪进行体渲染，精确评估体渲染方程；4) 通过优化Delaunay顶点的位置和神经网络的参数，最小化渲染误差。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将Delaunay四面体剖分引入到神经辐射场的表示中。与传统的体素或点云方法相比，Delaunay剖分能够更好地适应场景的几何形状，并且易于被现有硬件加速。此外，结合Zip-NeRF风格的骨干网络，可以有效地处理拓扑结构变化带来的问题。
关键设计：在网络结构方面，采用了Zip-NeRF风格的MLP网络，用于预测每个四面体单元的颜色和密度。损失函数主要包括渲染误差和正则化项，用于约束Delaunay顶点的位置和神经网络的参数。在渲染方面，采用了光栅化和光线追踪两种方法，可以根据不同的硬件平台和应用场景进行选择。
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在渲染速度上优于现有的神经辐射场表示方法，并且能够在标准消费级硬件上实现实时高质量的视图合成。与Zip-NeRF相比，该方法在保持渲染质量的同时，显著提高了渲染速度。此外，该方法还展示了在鱼眼镜头畸变校正和三维模型编辑等方面的应用潜力。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于虚拟现实、增强现实、游戏开发、机器人导航等领域。其快速且高质量的渲染能力，使得用户能够在消费级硬件上体验到逼真的三维场景。此外，该方法还可用于鱼眼镜头畸变校正、物理模拟和三维模型编辑等应用，具有很高的实际价值和潜在的商业前景。
📄 摘要（原文）
We introduce radiance meshes, a technique for representing radiance fields with constant density tetrahedral cells produced with a Delaunay tetrahedralization. Unlike a Voronoi diagram, a Delaunay tetrahedralization yields simple triangles that are natively supported by existing hardware. As such, our model is able to perform exact and fast volume rendering using both rasterization and ray-tracing. We introduce a new rasterization method that achieves faster rendering speeds than all prior radiance field representations (assuming an equivalent number of primitives and resolution) across a variety of platforms. Optimizing the positions of Delaunay vertices introduces topological discontinuities (edge flips). To solve this, we use a Zip-NeRF-style backbone which allows us to express a smoothly varying field even when the topology changes. Our rendering method exactly evaluates the volume rendering equation and enables high quality, real-time view synthesis on standard consumer hardware. Our tetrahedral meshes also lend themselves to a variety of exciting applications including fisheye lens distortion, physics-based simulation, editing, and mesh extraction.