当前位置：首页 > news >正文

论文阅读《Block-NeRF: Scalable Large Scene Neural View Synthesis》

news 2025/9/11 14:59:46

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2202.05263.pdf
复现源码：https://github.com/dvlab-research/BlockNeRFPytorch

概述

Block-NeRF是一种能够表示大规模环境的神经辐射场（Neural Radiance Fields）的变体，将 NeRF 扩展到渲染跨越多个街区的城市规模场景。该方法将场景分解为单独训练的 NeRF，使渲染时间与场景大小解耦，并允许对环境进行每个街区的更新。Block-NeRF为每个单独的 NeRF 添加外观嵌入（appearance embeddings）、学习姿态优化（learned pose refinement）和可控曝光（controllable exposure），并引入了一种在相邻 NeRF 之间对齐外观（aligning appearance）方法来融合不同场景信息。
在这里插入图片描述

模型架构

在这里插入图片描述
将场景分为多组Block-NeRF，每个Block可以并行独立训练，并在推理过程中进行融合。使得可以对单独的block更新而无需对整个场景进行重新训练。在此过程中，动态选择相关的 Block-NeRF 进行渲染，在跨越场景时以平滑的方式合成场景。为了实现这种平滑的合成方式，优化了Appearance代码来适应照明条件，并使用每个Block-NeRF到新视图的距离来计算插值权值。

Block 大小与位置

在每个十字路口放置一个Block-NeRF，覆盖十字路口本身与任意连接街道的75%的场景，使得任何两个相邻的街区之间有50%的场景重叠。

独立Block-NeRF的训练过程

在这里插入图片描述

外观编码：使用 MLP 来学习不同外观变化的条件，如不同的天气与光照条件。还可以通过控制外观编码（appearance embedding）来对不同环境进行线性插值，得到不同条件下的环境信息（如多云和晴朗的天空，或者白天与晚上），如图3与图4所示：
在这里插入图片描述
位姿优化：Learned Pose Refinement是通过在每个Block-NeRF中训练一个额外的神经网络来实现的，这个神经网络可以根据输入的图像和初始的相机姿态，输出一个修正后的相机姿态。使得Block-NeRF就可以利用更准确的相机姿态来生成更高质量的新视角图像。
输入图像曝光：将相机曝光信息输入到模型的外观预测部分，使得NeRF补偿视觉上的差异，使用 4 层的 $s in$ 来对曝光信息进行编码。
在这里插入图片描述
瞬态（移动）物体：Transient Objects是指在训练图像中出现的临时物体，如行人、车辆等，它们会影响Block-NeRF学习场景的静态结构，因为它们会导致视角不一致。通过以下步骤来消除场景中的瞬态物体的影响：

首先，对于每个训练图像，使用一个分割算法来检测并去除Transient Objects，得到一个纯净的背景图像。
然后，对于每个Block-NeRF，使用去除了Transient Objects的背景图像来训练神经网络，从而学习场景的静态结构。
最后，在渲染新视角图像时，使用原始的训练图像（包含Transient Objects）作为输入，并将分割算法得到的掩码作为额外的输入送入Block-NeRF中，从而在输出图像中保留或去除Transient Objects。
这样做的好处是，Block-NeRF可以灵活地处理不同场景下的Transient Objects，并且可以在渲染时根据用户需求选择是否显示它们。
场景可见性预测：Visibility Prediction的具体实现是这样的：
首先，对于每个Block-NeRF，构建一个小的多层感知机（MLP） $f_v$ ，以位置信息 $x$ 和方向信息 $d$ 作为输入，用来学习样本点可见性的近似值。
然后，对于每个Block-NeRF，使用其训练图像中的采样点作为输入，计算其可见性近似值，并将其与由密度函数得到的透射率 $T_i$ 作为监督信号进行训练。
最后，在合并多个Block-NeRF时，使用 $f_v$ 来判断一个给定的场景区域是否对该Block-NeRF可见，并根据可见性近似值来加权不同Block-NeRF的输出颜色。
Visibility Prediction可以有效地解决不同Block-NeRF之间的遮挡问题，并且可以提高渲染质量和效率。

Block_Nerf合并

Block-NeRF选择：一个大型场景由多个 Block 组成，Block-NeRF使用两种策略进行Block选择（1）只考虑在目标视点设定半径范围内的Block-NeRF。（2）计算每个候选Block的相关可见性，如果平均可见性小于阈值，则舍弃该Block。如图2所示，可见性可以由一个独立的模块计算，且不需要在目标图像的分辨率下进行渲染。通过筛选，通常剩余1-3个Block-NeRF有待合并。
Block-NeRF合成：使用相机原点 $c$ 与每个Block-NeRF 的中心 $x_i$ 之间的逆距离加权系数对候选 Block 插值（ $wi∝distance(c,xi)−pw_i\propto distance(c, x_i)^{-p}$ , $p$ 影响Block之间的混合速率）。插值在二维图像中进行，在不同Block-NeRF之间产生平滑的过渡。
场景外观匹配：
在这里插入图片描述
Appearance Matching是为了在不同block之间消除外观上的不一致性，使得渲染结果更加自然和真实。具体步骤如下：

对于每个block，为其分配一个外观编码（appearance code），这是一个随机初始化的向量，用于控制block的颜色和光照。
对于每对相邻的block，选择一个三维区域作为匹配位置（matching location），这个区域要求在两个block中都有较高的可见度。
对于每个匹配位置，冻结两个block对应的NeRF网络的权重，只优化其中一个block的外观编码，使得两个block在该位置渲染出来的颜色值之间的L2损失最小。
重复上述步骤，直到所有相邻的block都进行了外观匹配。
以此实现大场景中不同block之间外观上的对齐，如图6所示。