Efficient Construction of Implicit Surface Models From a Single Image for Motion Generation

📄 arXiv: 2509.20681v1 📥 PDF

作者: Wei-Teng Chu, Tianyi Zhang, Matthew Johnson-Roberson, Weiming Zhi

分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2025-09-25

💡 一句话要点

FINS：一种基于单张图像快速构建隐式表面模型的方法，用于机器人运动生成。

🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 隐式表面重建 单图像重建 神经辐射场 机器人运动规划 深度学习 哈希编码 SDF场

📋 核心要点

  1. 现有隐式表面重建方法，如NeuS，依赖大量多视角图像且训练耗时，限制了其在实时机器人应用中的潜力。
  2. FINS通过结合多分辨率哈希网格编码器和轻量级网络，并利用预训练模型，实现了从单张图像快速重建高精度隐式表面。
  3. 实验证明，FINS在重建精度和速度上优于现有方法，并成功应用于机器人表面跟踪任务，展示了其有效性和可扩展性。

📝 摘要（中文）

本文探讨了从单张图像构建隐式距离表示的问题。现有的隐式表面重建方法，如NeuS及其变体，通常需要大量的多视角图像作为输入，并且训练时间很长。本文提出了一种轻量级框架Fast Image-to-Neural Surface (FINS)，它可以基于单张或少量图像重建高保真表面和SDF场。FINS集成了多分辨率哈希网格编码器与轻量级的几何和颜色头，通过近似二阶优化器进行训练，使其非常高效，并能在几秒钟内收敛。此外，通过利用预训练的基础模型来估计图像中固有的几何信息，我们仅使用单张RGB图像即可构建神经表面。实验表明，在相同条件下，我们的方法在表面重建和SDF场估计方面的收敛速度和精度均优于最先进的基线方法。此外，我们还展示了FINS在机器人表面跟踪任务中的适用性，并展示了其在各种基准数据集上的可扩展性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从单张RGB图像快速且准确地重建隐式表面模型的问题。现有方法，如NeuS及其变体，通常需要多视角图像作为输入，并且训练时间长，这限制了它们在需要快速响应的机器人应用中的应用。这些方法计算量大，难以部署在资源受限的平台上。

核心思路：FINS的核心思路是利用多分辨率哈希网格编码器来高效地表示场景几何，并结合轻量级的几何和颜色预测网络，从而减少计算量和训练时间。此外，利用预训练的视觉基础模型来提取单张图像中的几何信息，弥补单视角信息不足的问题。这种设计旨在实现高精度和高效率的平衡。

技术框架：FINS的整体框架包括以下几个主要模块：1) 多分辨率哈希网格编码器：用于将三维坐标编码成高维特征向量。2) 几何预测头：基于编码后的特征预测SDF值。3) 颜色预测头：基于编码后的特征和视角方向预测颜色。4) 预训练视觉基础模型：用于提取单张图像的深度信息作为几何先验。训练过程使用近似二阶优化器加速收敛。

关键创新：FINS的关键创新在于：1) 轻量级网络结构：通过使用多分辨率哈希网格编码器和轻量级的几何/颜色预测头，显著减少了参数量和计算量。2) 单图像重建能力：利用预训练模型提取几何先验，实现了仅使用单张RGB图像进行高质量隐式表面重建。3) 高效训练：采用近似二阶优化器，加速了训练过程，实现了秒级收敛。

关键设计：多分辨率哈希网格编码器将空间划分为不同分辨率的网格，每个网格顶点关联一个可学习的特征向量。几何预测头和颜色预测头通常是小型MLP网络。损失函数包括SDF损失（例如L1损失或Huber损失）和颜色损失（例如L1损失或MSE）。预训练模型提供的深度信息被用作正则化项，以约束重建的几何形状。

📊 实验亮点

实验结果表明，在表面重建和SDF场估计任务中，FINS在收敛速度和精度上均优于现有方法。例如，在相同的实验条件下，FINS的训练时间比NeuS快几个数量级，并且重建精度更高。此外，FINS成功应用于机器人表面跟踪任务，验证了其在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

FINS在机器人领域具有广泛的应用前景，例如：机器人导航、避障、物体抓取、表面跟踪等。它可以帮助机器人快速理解周围环境，并生成安全的运动轨迹。此外，该方法还可以应用于虚拟现实、增强现实等领域，用于快速生成高质量的三维模型。

📄 摘要（原文）

Implicit representations have been widely applied in robotics for obstacle avoidance and path planning. In this paper, we explore the problem of constructing an implicit distance representation from a single image. Past methods for implicit surface reconstruction, such as \emph{NeuS} and its variants generally require a large set of multi-view images as input, and require long training times. In this work, we propose Fast Image-to-Neural Surface (FINS), a lightweight framework that can reconstruct high-fidelity surfaces and SDF fields based on a single or a small set of images. FINS integrates a multi-resolution hash grid encoder with lightweight geometry and color heads, making the training via an approximate second-order optimizer highly efficient and capable of converging within a few seconds. Additionally, we achieve the construction of a neural surface requiring only a single RGB image, by leveraging pre-trained foundation models to estimate the geometry inherent in the image. Our experiments demonstrate that under the same conditions, our method outperforms state-of-the-art baselines in both convergence speed and accuracy on surface reconstruction and SDF field estimation. Moreover, we demonstrate the applicability of FINS for robot surface following tasks and show its scalability to a variety of benchmark datasets.