arxiv最新 I LEAP：一種不需要相機(jī)姿態(tài)的稀疏視圖三維建模方法
作者：小張Tt ?| 來(lái)源：3D視覺(jué)工坊
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攝像機(jī)姿態(tài)對(duì)于多視角三維建模是否必要？現(xiàn)有的方法主要假設(shè)可以獲得準(zhǔn)確的攝像機(jī)姿態(tài)。雖然這個(gè)假設(shè)對(duì)于密集視圖可能成立，但對(duì)于稀疏視圖，準(zhǔn)確估計(jì)攝像機(jī)姿態(tài)常常是困難的。作者的分析顯示，噪聲估計(jì)的姿態(tài)會(huì)導(dǎo)致現(xiàn)有稀疏視圖三維建模方法的性能下降。為了解決這個(gè)問(wèn)題，作者提出了LEAP，一種新穎的無(wú)姿態(tài)方法，挑戰(zhàn)了攝像機(jī)姿態(tài)不可或缺的普遍觀念。LEAP舍棄了基于姿態(tài)的操作，從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)幾何知識(shí)。LEAP配備了一個(gè)神經(jīng)體積，該體積在場(chǎng)景之間共享，并且通過(guò)參數(shù)化編碼幾何和紋理先驗(yàn)。對(duì)于每個(gè)輸入的場(chǎng)景，作者通過(guò)按特征相似性驅(qū)動(dòng)的方式聚合2D圖像特征來(lái)更新神經(jīng)體積。更新后的神經(jīng)體積被解碼為輻射場(chǎng)，從而可以從任意視點(diǎn)合成新的視圖。通過(guò)對(duì)物體為中心和場(chǎng)景級(jí)別的數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，作者展示了LEAP在使用最先進(jìn)的姿態(tài)估計(jì)器預(yù)測(cè)的姿態(tài)時(shí)顯著優(yōu)于先前的方法。值得注意的是，LEAP的性能與使用真實(shí)姿態(tài)的先前方法相當(dāng)，同時(shí)比PixelNeRF運(yùn)行速度快400倍。作者還展示了LEAP泛化到新的物體類別和場(chǎng)景，并且學(xué)習(xí)的知識(shí)與極線幾何密切相關(guān)。
讀者理解：
LEAP方法：一種新的三維建模方法，可以從稀疏的視圖中重建高質(zhì)量的三維模型，而不需要知道相機(jī)的姿態(tài)（位置和方向）。這種方法利用了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和幾何約束，可以處理任意數(shù)量和分布的視圖，甚至是單張圖片。
與現(xiàn)有的三維建模方法相比，LEAP有以下優(yōu)勢(shì)：
不需要相機(jī)姿態(tài)信息，可以處理任意視角的圖片。
可以從極少量的視圖中重建出高質(zhì)量的三維模型，甚至是單張圖片。
可以處理不同尺度、不同光照、不同背景的圖片，具有很強(qiáng)的泛化能力。
可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的三維建模，只需要幾秒鐘就可以生成三維模型。
LEAP實(shí)驗(yàn)：作者在多個(gè)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，包括ShapeNet、PASCAL3D+、Pix3D和自采集數(shù)據(jù)集。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，LEAP在三維重建質(zhì)量、運(yùn)行速度和泛化能力方面都優(yōu)于現(xiàn)有的方法。作者還展示了一些LEAP生成的三維模型的可視化效果。
本文介紹了一種基于神經(jīng)輻射場(chǎng)的3D建模方法LEAP，其與傳統(tǒng)方法不同的是摒棄了使用攝像機(jī)姿態(tài)的操作，并通過(guò)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中與姿態(tài)相關(guān)的幾何知識(shí)和表示來(lái)進(jìn)行建模。LEAP使用神經(jīng)音量來(lái)初始化輻射場(chǎng)，并通過(guò)聚合方式更新神經(jīng)音量。而在聚合2D圖像特征時(shí)，LEAP采用注意力機(jī)制而非攝像機(jī)姿態(tài)來(lái)確定待聚合的像素。此外，LEAP還通過(guò)多視角編碼器來(lái)提高非規(guī)范視角圖像特征的一致性。訓(xùn)練中，LEAP使用真實(shí)的攝像機(jī)姿態(tài)生成2D渲染圖像，并通過(guò)2D重建損失進(jìn)行優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明LEAP在多種數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)出了優(yōu)越的性能、快速的推理速度、強(qiáng)大的泛化能力以及易解釋的先驗(yàn)知識(shí)。這里也推薦「3D視覺(jué)工坊」新課程《徹底搞透視覺(jué)三維重建：原理剖析、代碼講解、及優(yōu)化改進(jìn)》。
本文主要介紹了兩個(gè)與NeRF（Neural Radiance Fields）相關(guān)的工作，分別是針對(duì)稀疏視角輸入的NeRF變體和稀疏視角相機(jī)姿態(tài)估計(jì)。針對(duì)NeRF的稀疏視角輸入，有兩種不同的方法：一種是針對(duì)特定場(chǎng)景的NeRF，通過(guò)從頭開(kāi)始優(yōu)化輻射場(chǎng)來(lái)實(shí)現(xiàn)；另一種是通用的NeRF變體，通過(guò)預(yù)測(cè)2D圖像特征條件下的輻射場(chǎng)來(lái)實(shí)現(xiàn)。然而，這些方法在推理3D點(diǎn)之間關(guān)聯(lián)性和假設(shè)獲取地面真實(shí)相機(jī)姿態(tài)方面存在一些局限性。而LEAP方法具有3D推理能力，在沒(méi)有姿態(tài)的情況下可以處理圖像。稀疏視角相機(jī)姿態(tài)估計(jì)是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題，相比于密集視角，由于圖像之間的最小或缺失重疊，對(duì)于準(zhǔn)確的相機(jī)姿態(tài)估計(jì)來(lái)說(shuō)，跨視角對(duì)應(yīng)線索的形成十分困難。除了傳統(tǒng)的基于密集視角的相機(jī)姿態(tài)估計(jì)技術(shù)的局限性外，還有一些方法通過(guò)引入能量模型、多視圖信息和預(yù)訓(xùn)練模型等方法來(lái)提高姿態(tài)估計(jì)的準(zhǔn)確性。然而，LEAP方法不需要專門(mén)的相機(jī)姿態(tài)估計(jì)模塊，不受相機(jī)姿態(tài)估計(jì)的影響，可以更接近使用地面真實(shí)姿態(tài)的結(jié)果。對(duì)于沒(méi)有準(zhǔn)確或沒(méi)有相機(jī)姿態(tài)的NeRF建模，有一些方法通過(guò)將相機(jī)姿態(tài)作為可調(diào)參數(shù)，并與輻射場(chǎng)一起進(jìn)行優(yōu)化來(lái)解決該問(wèn)題。而LEAP方法通過(guò)3D感知的設(shè)計(jì)和基于特征相似性的2D-3D信息映射來(lái)消除對(duì)相機(jī)姿態(tài)的依賴，從而得到與使用地面真實(shí)姿態(tài)更接近的結(jié)果。
本文介紹了LEAP方法的任務(wù)形式化和概述。給定一組k個(gè)場(chǎng)景的2D圖像觀測(cè)值，表示為{ ｜i = 1，..., k}，LEAP預(yù)測(cè)了一個(gè)神經(jīng)輻射場(chǎng)，可以從任意目標(biāo)視點(diǎn)合成一張2D圖像。需要注意的是，在我們的稀疏源視圖設(shè)置中，由于寬基線相機(jī)拍攝的視圖數(shù)量通常小于5，并且這些視圖在推理過(guò)程中沒(méi)有任何相關(guān)的相機(jī)姿態(tài)信息。
LEAP首先從所有視角提取2D圖像特征，使用一個(gè)DINOv2初始化的ViT作為特征提取器，以建?？缫暯窍嚓P(guān)性。然后，LEAP引入了一個(gè)可學(xué)習(xí)的神經(jīng)體積，對(duì)幾何和紋理先驗(yàn)進(jìn)行編碼，并在所有場(chǎng)景中充當(dāng)初始的3D表示。對(duì)于每個(gè)場(chǎng)景，LEAP通過(guò)查詢多視圖特征，將2D信息映射到3D領(lǐng)域，更新了神經(jīng)體積，并預(yù)測(cè)了輻射場(chǎng)。具體來(lái)說(shuō)，LEAP通過(guò)多視圖圖像編碼器實(shí)現(xiàn)了對(duì)規(guī)范視圖選擇的感知，并通過(guò)捕捉交叉視角相關(guān)性來(lái)改善特征的一致性。接下來(lái)，LEAP引入了一個(gè)2D-3D信息映射模塊，使用Transformer層對(duì)特征進(jìn)行更新和整合，并進(jìn)行了多次的2D-3D信息映射，以粗到細(xì)的方式重建對(duì)象的潛在體積。最后，LEAP使用更新后的神經(jīng)體積預(yù)測(cè)了基于體素的神經(jīng)輻射場(chǎng)，然后利用體積渲染技術(shù)生成渲染圖像和對(duì)象掩碼?？傮w來(lái)說(shuō)，LEAP的模型架構(gòu)可以在沒(méi)有姿態(tài)信息的情況下，通過(guò)特征一致性和2D-3D信息映射來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)場(chǎng)景的建模和圖像合成。
LEAP通過(guò)光度損失函數(shù)在沒(méi)有任何3D監(jiān)督的情況下對(duì)渲染結(jié)果和輸入之間進(jìn)行訓(xùn)練。首先定義了應(yīng)用于RGB圖像的損失函數(shù)LI，其中 = (?, ) + (?, )。其中L_{mse}I_{i}(?分別表示原始圖像和渲染后的圖像，λp是用于平衡損失函數(shù)的超參數(shù)，Lp是感知損失函數(shù)（Johnson等，2016）。然后定義了應(yīng)用于密度掩模的損失函數(shù)LM，即 = (?, )，其中?和分別表示原始和渲染后的密度掩模。最終損失函數(shù)定義為L(zhǎng) = + ?，其中是用于平衡權(quán)重的超參數(shù)。如果掩模不可用，則只使用 。推斷和評(píng)估。在推斷過(guò)程中，LEAP在不依賴于任何姿態(tài)的情況下預(yù)測(cè)輻射場(chǎng)。為了評(píng)估新視角合成的質(zhì)量，作者使用測(cè)試相機(jī)姿態(tài)在特定視點(diǎn)下渲染輻射場(chǎng)。
本文介紹了LEAP方法在不同類型的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行的評(píng)估實(shí)驗(yàn)，并給出了實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)和數(shù)據(jù)集說(shuō)明。在實(shí)驗(yàn)中，LEAP表現(xiàn)出相對(duì)于其他基線模型的更好性能，包括更高的PSNR和更低的LPIPS值。此外，LEAP還展示了強(qiáng)大的泛化能力，能夠適應(yīng)不同幾何和紋理特性的對(duì)象。LEAP還在場(chǎng)景級(jí)別數(shù)據(jù)集上取得了較好的結(jié)果，在性能上超過(guò)了PixelNeRF和與SPARF相媲美。該研究還進(jìn)行了消融實(shí)驗(yàn)，探索了LEAP模型中各個(gè)組成部分的影響，并對(duì)LEAP的解釋進(jìn)行了可視化展示。結(jié)果表明，LEAP方法有效地利用多視角信息進(jìn)行3D建模。這里也推薦「3D視覺(jué)工坊」新課程《徹底搞透視覺(jué)三維重建：原理剖析、代碼講解、及優(yōu)化改進(jìn)》
本文提出了一種名為L(zhǎng)EAP的無(wú)姿勢(shì)方法，用于從一組非定姿稀疏視圖圖像進(jìn)行三維建模。通過(guò)適當(dāng)設(shè)置三維坐標(biāo)并聚合二維圖像特征，LEAP展示了令人滿意的新視角合成質(zhì)量。在我們的實(shí)驗(yàn)中，LEAP在從物體居中到場(chǎng)景級(jí)別，從合成圖像到真實(shí)圖像，以及從小規(guī)模到大規(guī)模數(shù)據(jù)的范圍內(nèi)，與使用估計(jì)姿勢(shì)或噪聲姿勢(shì)的先前基于姿勢(shì)的方法相比，始終表現(xiàn)出更好的性能。LEAP還與使用基準(zhǔn)真實(shí)姿勢(shì)的先前方法的版本取得了可比較的結(jié)果。此外，LEAP展示了強(qiáng)大的泛化能力，快速推理速度和可解釋的學(xué)習(xí)知識(shí)。
