靠网上晒的景点照就能还原3D建模,浙大团队这是要带我们云旅游?
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靠网上晒的景点照就能还原3D建模,浙大团队这是要带我们云旅游?

梦晨 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

以NeRF为代表的神经渲染技术高速发展,学界已经不满足合成几个新视角让照片动起来了。

接下来要挑战的是根据照片直接输出3D模型,可以直接导入到电影、游戏和VR等图形生产线里的那种。

所用照片不是出自高质量数据库,就是直接从网上搜集游客拍摄的各大景点,设备、天气、距离角度等都会不一致。

生成的结果远看结构完整,近看细节丰富,如果你有VR设备也可以在Demo中直接预览3D版。

这项最新突破由浙江大学和康奈尔大学团队合作完成,登上图形学顶会SIGGRAPH 2022

而在这之前,同类技术生成的3D模型连形状完整都做不到。

看到这里,网友纷纷表示这个领域的进展比人们想象的要快。

“慢点学,等等我”。

那么,这项研究靠什么取得了突破?

融合两种采样方式

具体来说,这项研究的基本框架借鉴了NeurIPS 2021上的NeuS,一种把隐式神经标准和体积渲染结合起来的方法。

但是NeuS使用基于球体的采样(Sphere-based sampling)方法,对于近景、小物体来说还算适合。

用于结构复杂的大型建筑物的话会有大量采样点采在空白区域,增加大量不必要的计算压力。

为解决这个问题,研究人员提出体素引导(Voxel-guided)和表面引导(Surface-guided)混合的新采样方法。

体素引导可以避免不必要的浪费,训练时所需射线(Traning ray)可以减少30%

再结合表面引导增加真实曲面周围的采样密度,帮助神经网络更好拟合,避免丢失细节。

在消融实验中可以看到,仅使用体素引导方法收敛的比基于球体的方法快,但不如混合方法细节丰富。

与之前同类研究对比,新方法生成模型的完整性和细节方面更出色。

训练速度上也有明显优势,特别是在大型场景墨西哥城美术宫(PBA)。

Ours为完全收敛结果,带小人图标的是训练过程中一个检查点

当然,新方法也不是完全没有缺点。

一个继承自NeRF的局限性是,如果相机位置校准有偏差会影响最终结果。

还有一个难以解决的问题,就是照片拍不到的建筑物背面和内部就无法精确重建了。

One More Thing

最后再补充一点,浙大团队中一些成员,之前还研究了神经3D人体重建。

可应用于为体育比赛提供自由视角的视频重放。

也是666了。