Fortschritte in der 3D-Oberflächenrekonstruktion mit LoD-NeuS

Jüngste Entwicklungen im 3D-Modelling haben neue Wege eingeführt, um detaillierte und realistische Bilder mit einer Methode namens neuronales Rendering zu erstellen. Diese Herangehensweise ermöglicht es Computern, Bilder aus verschiedenen Perspektiven zu verstehen und zu generieren. Allerdings bleiben viele Herausforderungen, besonders wenn es darum geht, feine Details der Oberflächen von Objekten genau zu erfassen. Traditionelle Methoden scheitern oft daran, komplexe Geometrien darzustellen.

Um diese Herausforderungen zu verbessern, ist eine neuere Methode namens Neural Implicit Surface (NeuS) aufgetaucht. Im Gegensatz zu früheren Techniken, die sich auf weiche Dichte konzentrieren, um Oberflächen zu beschreiben, nutzt NeuS eine signierte Distanzfunktion (SDF). Diese Methode bietet eine klarere Möglichkeit, Oberflächen darzustellen. NeuS hat vielversprechende Ergebnisse gezeigt, aber das Erfassen detaillierter geometrischer Informationen bleibt schwierig.

Ein grosses Problem bei der Rekonstruktion von Oberflächen ist die Fähigkeit, winzige Details genau wiederzugeben. Frühere Modelle haben eine Technik namens Frequenzpositionskodierung verwendet, um dies anzugehen, aber oft verfehlen sie ihr Ziel. Dieses Modell kann zu glatten, aber weniger detaillierten Darstellungen führen, insbesondere bei komplexen Formen.

Eine andere Herangehensweise, genannt HF-NeuS, führt ein Verschiebungsnetzwerk ein, das speziell darauf abzielt, diese hochfrequenten Details zu lernen. Dennoch stösst es aufgrund von Einschränkungen in der Informationsverarbeitung auf Schwierigkeiten. Infolgedessen können viele Details verloren gehen oder falsch dargestellt werden, wenn neue Ansichten dieser Objekte generiert werden.

Traditionell haben explizite voxelbasierte Methoden ähnliche Herausforderungen durch mehrskalig vorgelagerte Techniken gemeistert, die helfen, ein verfeinertes Aussehen zu erreichen und visuelle Artefakte zu reduzieren. Infolgedessen haben einige neuere NeuS-basierte Techniken begonnen, implizite und explizite Methoden zu kombinieren, um die Ergebnisse weiter zu verbessern. Durch die Verwendung von Darstellungstechniken wie Voxelraster zielen diese Methoden darauf ab, bessere geometrische Annäherungen zu bieten. Allerdings bringt die Kombination dieser beiden Ansätze ihre eigenen Herausforderungen mit sich.

#Vorgeschlagene Methode

Um die Herausforderungen bei der Rekonstruktion von hochwertiger Geometrie aus Mehransichts-Bildern anzugehen, schlagen wir eine neue Methode namens LoD-NeuS vor. Diese Methode führt ein Framework ein, das die implizite Oberflächenrepräsentation nahtlos mit einer Kodierungsmethode für verschiedene Detailstufen (LoD) integriert. Das Ziel ist es, eine treue Rekonstruktion von komplexen geometrischen Merkmalen in Bildern zu erreichen.

Die implizite Oberfläche wird durch ein mehrskalig strukturiertes Merkmalsvolumen mithilfe einer Tri-Plane-Architektur dargestellt. Dieses Volumen wird mit Techniken optimiert, die eine effektive Abtastung geometrischer Details ermöglichen. Durch die Anwendung einer Tri-Plane-Positionskodierungsstrategie zielt die neue Methode darauf ab, die Fähigkeit zu verbessern, verschiedene Detailstufen in verschiedenen Teilen eines Bildes zu erfassen.

Zusätzlich, um die Aliasing-Effekte, die aus der Darstellung von hochfrequenter Geometrie entstehen, weiter zu mildern, integriert das Modell eine mehrfache Faltungstechnik innerhalb einer konischen Form. Dies ermöglicht eine genaue Wiederherstellung feinerer Details in der 3D-Geometrie. Darüber hinaus verbessert die Strategie die Herausforderungen früherer Methoden im Zusammenhang mit der Rekonstruktion dünner Oberflächen durch eine SDF-Wachstumsverfeinerungsstrategie.

In Tests hat LoD-NeuS bestehende NeuS-basierte Ansätze bei der Rekonstruktion hochwertiger Oberflächen und der Generierung neuer Ansichten übertroffen. Dies war besonders offensichtlich in Szenarien mit hochdetaillierten Objekten und Szenen.

#Hintergrund

#3D-Rekonstruktion aus Mehransichten

Die Aufgabe, 3D-Oberflächen aus mehreren Fotografien zu rekonstruieren, ist grundlegend für die Bereiche Computer Vision und Grafik. Dieser Prozess kann in drei Hauptkategorien unterteilt werden: punktbasierte Rekonstruktion, Oberflächenrekonstruktion und volumetrische Rekonstruktion.

Punktbasierte Methoden bewerten zuerst die Geometrie jedes Pixels, indem sie übereinstimmende Punkte aus mehreren Bildern identifizieren, und integrieren dann diese Informationen in Mesh-Oberflächenprozesse. Oberflächenrekonstruktionsmethoden konzentrieren sich darauf, Oberflächen direkt aus Tiefenkarten zu erstellen, während volumetrische Methoden die Farbe und Belegung innerhalb eines Voxelrasters, das aus mehreren Blickwinkeln abgeleitet ist, schätzen.

Die Präzision der Oberflächenrekonstruktion hängt stark davon ab, entsprechende Punkte effektiv abzugleichen, was in Bereichen mit subtilen Texturen komplex werden kann. Um diese Probleme zu umgehen, zerlegen volumetrische Techniken eine Szene in mehrere Proben, aber dies bringt hohe Speicheranforderungen mit sich, die die Auflösung einschränken und die Gesamtqualität beeinträchtigen können.

#Neuronale implizite Oberfläche

Die Einführung impliziter neuronaler Darstellungen hat vielversprechende Ergebnisse bei der Rekonstruktion hochdetaillierter Oberflächen gezeigt. Ein bemerkenswerter Mitbewerber in diesem Bereich ist Neural Radiance Fields (NeRF), das die Strahlung einer Szene lernt und die Generierung neuer Ansichten durch volumetrisches Ray Tracing ermöglicht. NeRF wurde in zahlreichen Aufgaben angewendet, darunter die Synthese neuer Ansichten und inverses Rendering.

Allerdings kann das Erhalten glatter Oberflächen mit Dichtefunktionen oft zu rauschhaften oder ungenauen Geometrien führen. Im Gegensatz dazu bietet die Verwendung einer signierten Distanzfunktion einen klareren Ansatz, der hilft, einige dieser Fallstricke zu vermeiden. NeuS ist entstanden, um die Fähigkeiten von NeRF durch die Integration von SDF in sein Framework zu erweitern.

Dennoch haben NeuS und seine Nachfolger mit den Herausforderungen zu kämpfen, Hochfrequente Details genau zu erfassen. Die Verwendung von Frequenzpositionskodierung ist zwar nützlich, bleibt jedoch oft hinter der Aufrechterhaltung unterschiedlicher Detailstufen in verschiedenen Bereichen zurück. Darüber hinaus können Abtasttechniken zu unterproben Informationen führen, die visuelle Artefakte zur Folge haben.

#Anti-Aliasing Darstellung

Traditionelle Methoden zur Oberflächenrepräsentation, wie Polygonnetze oder Voxelraster, können Oberflächen effizient rekonstruieren, ohne visuelle Artefakte zu erzeugen. Sie verwenden häufig mehrskalierte Vorfiltertechniken, die verschiedene Detailstufen verwalten, während sie die Effizienz aufrechterhalten.

Im Gegensatz dazu erfordern kontinuierliche implizite Oberflächenrepräsentationen ausgeklügelte Techniken, wie Supersampling, um Aliasing zu verhindern, was die Verarbeitung verlangsamen kann. Hybridansätze, die explizite und implizite Darstellungen kombinieren, tauchen als Lösung auf und versuchen, das Beste aus beiden Techniken herauszuholen. Doch es bleiben Herausforderungen, wenn es darum geht, die Anti-Aliasing-Vorteile expliziter Methoden mit hybriden Darstellungen zu verbinden.

#Mehrskalig Tri-Plane Kodierung

Jüngste Fortschritte haben gezeigt, dass die Nutzung lernbarer Merkmale aus mehrskaligen Rastern sowohl die Rekonstruktionsqualität als auch die Geschwindigkeit verbessern kann. Tri-Plane-Architekturen bieten ein flexibles Mittel, um komplexe Geometrien effizient zu verwalten.

Um die Schwierigkeiten zu überwinden, die bei der Reproduktion hochfrequenter Details auftreten, haben wir eine mehrskalierte Tri-Plane-Darstellung innerhalb unseres Rahmens implementiert. Diese Tri-Plane-Struktur besteht aus drei orthogonalen Merkmalsflächen, die als zentrales 3D-Würfel dienen. Für jeden 3D-Punkt projizieren wir ihn auf die Ebenen, um Merkmale zu sammeln und sie durch bilineare Interpolation zu kombinieren.

In unserer Methode stammen diese Merkmale aus verschiedenen Auflösungsstufen, wodurch die Darstellung explizite Details beibehalten kann, während sie verschiedene Detailstufen kontinuierlich erfasst.

#Anti-Aliasing Rendering von impliziten Oberflächen

Sobald die mehrskaligen Tri-Plane-Merkmale gesammelt sind, besteht der nächste Schritt darin, die SDF von Proben entlang eines Strahls für die Volumenrendering zu schätzen. Traditionelle Techniken werfen Strahlen durch Pixel, ohne deren Grösse oder Form zu berücksichtigen, was hochfrequente Informationen übersehen und zu Aliasing-Artefakten führen kann.

Um dies zu bekämpfen, definieren wir den Renderprozess neu, indem wir Strahlen als Kegel behandeln. Dieser Ansatz ermöglicht kontinuierliche Detailstufen und hilft, feine Details während der Rekonstruktion genauer zu erfassen.

Anstatt einfach die Anzahl der Strahlen zu erhöhen, die durch jedes Pixel abgetastet werden, was die Rechenkosten in die Höhe treiben würde, haben wir eine effizientere Lösung entwickelt. Durch die Berücksichtigung kegelförmiger Strahlen können wir Merkmale innerhalb dieser konischen Formen integrieren, sodass wir die notwendigen Informationen sammeln können, ohne zu viel zu sampeln.

#Training und Optimierung

Sobald die LoD-Merkmale festgelegt sind, besteht der nächste Schritt darin, die Farben und signierten Abstände der Proben vorherzusagen. Eine Reihe von Schichten innerhalb eines neuronalen Netzwerks verarbeitet diese Daten. Die lernbaren Parameter des Modells werden während des Trainingsprozesses mithilfe einer Verlustfunktion optimiert, um ein effizientes Lernen zu gewährleisten.

Verschiedene Metriken bewerten die Leistung des Modells, wie das Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) und die Chamfer-Distanz. Diese Metriken helfen dabei, die Genauigkeit des rekonstruierten Netzes und die Qualität der generierten Ansichten zu messen.

#Ergebnisse und Vergleiche

Wir haben Experimente durchgeführt, um unsere Methode mit anderen fortgeschrittenen Techniken, einschliesslich NeuS und HF-NeuS, zu vergleichen. Durch verschiedene Testszenarien hat unser Ansatz überlegene Leistungen in zahlreichen Metriken gezeigt. Es hat nicht nur in der Rekonstruktion feiner Details und glatterer Oberflächen hervorgestochen, sondern auch höhere Effizienz sowohl in Trainings- als auch in Inferenzzeiten im Vergleich zu alternativen Methoden.

Bei qualitativen Bewertungen hat unser Modell konstant visuell ansprechende Ergebnisse geliefert, insbesondere bei komplexen Objekten, bei denen feine Details eine entscheidende Rolle spielen.

#Fazit

Die Einführung von LoD-NeuS bietet eine vielversprechende Lösung für die anhaltenden Herausforderungen in der 3D-Oberflächenrekonstruktion. Durch die effiziente Integration von impliziter Darstellung mit mehrskaliger tri-planarer Kodierung kann unsere Methode hochwertige geometrische Details selbst in komplexen Szenarien erreichen.

Da die Fortschritte im neuronalen Rendering weiter voranschreiten, wird der Bedarf an Methoden, die detaillierte Oberflächen genau erfassen und produzieren können, nur zunehmen. Unser Ansatz verbessert nicht nur bestehende Techniken, sondern ebnet auch den Weg für zukünftige Entwicklungen in diesem spannenden Bereich.

Unsere Beiträge spiegeln einen bedeutenden Fortschritt im Streben nach realistischen 3D-Rekonstruktionen aus Mehransichts-Bildern wider und stellen sicher, dass feine Details genau dargestellt und visuelle Artefakte minimiert werden. Mit weiterer Erforschung und Verfeinerung könnten die Anwendungen dieser Technologie weitreichende Auswirkungen haben und mehr Realismus in virtuelle Erlebnisse bringen.