【论文精炼】 | NeRF in the Wild: Neural Radiance Fields for Unconstrained Photo Collections | NeRF in the

本文主要是介绍【论文精炼】 | NeRF in the Wild: Neural Radiance Fields for Unconstrained Photo Collections | NeRF in the，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

出自文献：Martin-Brualla R, Radwan N, Sajjadi M S M, et al. Nerf in the wild: Neural radiance fields for unconstrained photo collections[J]. arXiv preprint arXiv:2008.02268, 2020.

摘要

• 我们提出一种学习方法，用于合成复杂场景的新视图，并且使用的是非结构化的 in-the-wild 照片集。
  • 我们的工作基于神经辐射场（Neural Radiance Fields, NeRF），它使用多层感知器的权重，来建模场景的密度（density）和颜色（color），其输入是 3D 坐标。
  • 尽管 NeRF 可以在控制（controlled）环境中的静态物体图像中工作，但是它并不能建模非控制（uncontrolled）图像，即大量普遍存在的、真实世界中的情形。例如不同的光照或突然出现的障碍物。
  • 我们对 NeRF 进行了一系列的推广，来解决该问题，由此根据网络上的非结构化图像集，进行精确的重构。
• 我们把系统（称为 NeRF-W）应用在著名地标的网络图片集中，得到时间上一致的新视图渲染，与最新技术相比，它的真实感更强。

1 介绍

 图 1 给定网络照片集（a），本方法可以渲染出不同光照的新视图（b）。

• 根据一组拍摄的稀疏图像集合，合成场景的新视图，在 CV 中是长期存在的问题，并且是很多 AR/VR 应用的前提条件。尽管很多经典的技术，使用运动恢复结构（structure-from-motion, SFM）或基于图像的渲染（image-based rendering）来解决该问题，但是该领域最近因为神经渲染（neural rendering）技术有了很大进展：将可学习的模块嵌入到 3D 几何上下文中，在用重构出的观察图像进行训练。
  • NeRF 用神经网络权重建模了场景的辐射场和密度。立体渲染（Volume rendering）接着用于合成新视图，在一系列具有挑战性的场景中，都展现出非常高的保真度。
  • 但是，NeRF 只适用于控制好的环境：这些场景都是在一小段时间内进行拍摄，光照影响都保持不变，并且所有场景的内容都保持不变。
  • 我们后面会展示，当面对移动的物体或者光照变化情况下的场景，NeRF 的性能会明显下降。
  • 这种限制阻碍了 NeRF 应用于大量 in-the-wild 的场景，这些输入图像可能在不同小时段、或不同年度进行拍摄，而且有很多行人和车辆穿过。
• 我们这里解决 NeRF 的关键限制是，NeRF 假设场景是在几何、材质和摄影角度上，都是静态的，即场景的密度和辐射场都是静态的。因此，NeRF 需要让两个在相同位置和朝向上，拍摄出的照片必须完全一致。
  • 这种假设在很多真实数据集上并不成立，例如大量网络上的地标建筑的数据集。
  • 我们会展示，把 NeRF 应用在这种数据集中，会出现不精确的重构：会出现鬼影、过度的平滑和其他 artifact。
• 为了处理这种场景，我们提出 NeRF-W，放宽了严格一致性的假设，对 NeRF 进行了推广。
• 首先，我们在学习到的低维隐空间中，建模图像外观的变化，如曝光、光照、天气和后处理。
  • 按照生成隐优化（Generative Latent Optimization, GLO）的框架，我们优化出每个输入图像的外观嵌入（apperance embedding），因此学习到整个照片数据集中的共享外观表示，让 NeRF-W 在表示摄影和环境变化时有很大的灵活性。
  • 如图 1（b）所示，学习到的隐空间，能够控制输出渲染的外观。
• 第二，我们把场景建模为共享（shared）元素和图像相关（image-dependent）元素的并集，可以把场景内容无监督地分解为静态和瞬态组件。
  • 本方法使用结合了数据相关的不确定场（data-dependent uncertainty field）的次级体积辐射场（secondary volumtric radiance field），对瞬态元素进行建模。不确定场可以捕捉到观察噪音的变化，可以进一步减少瞬态对象对于静态场景的影响。
  • 由于优化时能够识别和消除瞬态图像内容，因此我们只渲染出静态组件，进而合逼真的新视图。
• 总结，我们的渲染效果很好。

2 相关工作

3 背景

图 2：Phototourism 数据集中 in-the-wild 相片的示例，该数据集用于训练 NeRF-W。由于光照的变化和后处理（顶部图），相同物体的颜色在不同照片都有变化。照片同时还会包含瞬态的遮挡物（底部图）。

本文的目标是构建一个系统，其输出是照片集，然后学习出 3D 表示，它能够生成数据集里面的照片。

该场景表示应该可以对场景的 3D 结构和外观信息进行编码，进而可以合成新的视图。接下来我们描述 NeRF，即 NeRF-W 所推广的 3D 场景重建。

NeRF 把场景表示为一个可学习的连续的体积辐射场 $F_{\theta}$，其定义域是一个有边界的 3D 体积。$F_{\theta}$ 通过 MLP 来表示，它的输入是 3D 位置 $\mathbf{x}=(x, y, z)$ 和单位长度的视角方向 $\mathbf{d}=\left(d_{x}, d_{y}, d_{z}\right)$，它的输出是密度 $\sigma$ 和颜色 $\mathbf{c}=(r, g, b)$。要计算每个像素的颜色，NeRF 使用数值积分来近似立体渲染积分。令 $\mathbf{r}(t)=\mathbf{o}+t \mathbf{d}$ 是相机射线，它从相机 $\mathbf{O}$ 的投影中心出发，穿过像平面的给定像素。NeRF 对该像素的期望颜色 $\hat{\mathbf{C}}(\mathbf{r})$ 的逼近公式是：

\begin{equation}
\hat{\mathbf{C}}(\mathbf{r})=\mathcal{R}(\mathbf{r}, \mathbf{c}, \sigma)=\sum_{k=1}^{K} T\left(t_{k}\right) \alpha\left(\sigma\left(t_{k}\right) \delta_{k}\right) \mathbf{c}\left(t_{k}\right)
\end{equation}

其中：

\begin{equation}
T\left(t_{k}\right)=\exp \left(-\sum_{k^{\prime}=1}^{k-1} \sigma\left(t_{k^{\prime}}\right) \delta_{k^{\prime}}\right)
\end{equation}

其中，$\mathcal{R}(\mathbf{r}, \mathbf{c}, \sigma)$ 表示立体渲染。$\mathbf{c}(t)$ 和 $\sigma(t)$ 是位置点 $\mathbf{r}(t)$ 的颜色和密度。

$\alpha(x)=1-\exp (-x)$

$\delta_{k}=t_{k+1}-t_{k}$ 表示两个积分点的距离。并且使用了分层抽样来选择 $t_{n}$ 和 $t_{f}$ 之间的积分点，即相机射线穿过的最近和最远平面。

NeRF 使用 ReLU MLP 来表示体积密度 $\sigma(t)$ 和颜色 $\mathbf{c}(t)$。

\begin{equation}
[\sigma(t), \mathbf{z}(t)]=\mathrm{MLP}_{\theta_{1}}\left(\gamma_{\mathbf{x}}(\mathbf{r}(t))\right)
\end{equation}

\begin{equation}
\mathbf{c}(t)=\mathrm{MLP}_{\theta_{2}}\left(\mathbf{z}(t), \gamma_{\mathbf{d}}(\mathbf{d})\right)
\end{equation}

其中网络参数是 $\theta=\left[\theta_{1}, \theta_{2}\right]$，固定编码函数有 $\gamma_{\mathbf{x}}$ 和 $\gamma_{\mathbf{d}}$。生成 $\sigma(t)$ 和 $\mathbf{c}(t)$ 的激活函数分别是 ReLU 和 sigmoid。因为密度必须是非负数，而颜色必须介于 $[0,1]$。与 NeRF 不同，我们把神经网络描述为两个 MLP，其中最后一个 MLP 依赖于上一个的输出 $\mathbf{z}(t)$，这强调了体积密度 $\sigma(t)$ 和视角方向 d 无关。

为了训练参数 $\theta$，对于 RGB 图像集合，NeRF 最小化了相对于 $\left\{\mathcal{I}_{i}\right\}_{i=1}^{N}, \mathcal{I}_{i} \in[0,1]^{H \times W \times 3}$ 的重构误差的平方和。每张图像 $\mathcal{I}_{i}$ 都有用 SFM 估计出的内外参。我们重新计算相对于图像 $i$ 的像素 $j$ 上的相机光线 $\left\{\mathbf{r}_{i j}\right\}_{j=1}^{H \times W \times 3}$，每个相机射线都穿过 3D 位置 $\mathbf{O}_{i}$，方向是 $\mathbf{d}_{i j}$，即 $\mathbf{r}_{i j}(t)=\mathbf{o}_{i}+t \mathbf{d}_{i j}$。

为了提升采样效率，NeRF 同时优化两个 MLP：一个粗糙网络，一个精细网络，其中粗糙模型预测的密度，会用来决定精细模型的采样积分点。两个模型的参数都会用以下损失进行优化：

\begin{equation}
\sum_{i j}\left\|\mathbf{C}\left(\mathbf{r}_{i j}\right)-\hat{\mathbf{C}}^{c}\left(\mathbf{r}_{i j}\right)\right\|_{2}^{2}+\left\|\mathbf{C}\left(\mathbf{r}_{i j}\right)-\hat{\mathbf{C}}^{f}\left(\mathbf{r}_{i j}\right)\right\|_{2}^{2}
\end{equation}

其中 $\mathbf{C}\left(\mathbf{r}_{i j}\right)$ 是图像 $\mathcal{I}_{i}$ 上射线 $j$ 的观测颜色，而 $\hat{\mathbf{C}}^{c}$ 和 $\hat{\mathbf{C}}^{f}$ 分别是粗糙和精细模型。

 图 3：NeRF-W 模型架构。给出 3D 位置、视角方向、学习到的外观和瞬态 embedding，NeRF-W 得到静态和瞬态（带有不确定度）的颜色和密度。需要指出，静态占有率（static opacity）在模型看到外观 embedding 之前就会提前生成，保证不同图像有相同的静态几何。

4 NeRF in the Wild

我们现在提出 NeRF-W，该系统会从 in-the-wild 相片集中重构出 3D 场景。我们基于 NeRF，并明确引入了两项提升方法，用于处理非控制成像带来的挑战。

类似于 NeRF，我们会从非结构化的相片集 $\left\{\mathcal{I}_{i}\right\}_{i=1}^{N}$ 中（内外参已知），学习体积密度表示 $F_{\theta}$。在 NeRF 中，假设输入视角的连续性：给定相同的位置和视角方向，两张图像有相同的亮度（intensity）。但是这样的假设在网络照片中并不符合，主要有两个现象：

（1）光度学的变化（photometric variation）：在户外摄影中，当日时间和大气状况都会直接影响场景中物体的照明（即发射的幅度亮度）。由于摄影成像流水线，这一问题还会继续放大，因为还有自动曝光的设置、白平衡、色阶重建等，最终导致摄影的不连续性。

（2）瞬态物体（transient objects）：真实世界的地标很少独立地拍摄，经常会有行人等障碍物遮挡。地标的游客照片更具挑战性。

我们提出两个模型组件来解决上述问题。在 4.1 节中，我们推广了 NeRF，使得相片相关的外观和光照变化，可以显式地建模。在 4.2 节，我们进一步拓展 NeRF，瞬态物体可以进行估计，并且与 3D 世界中的静态表示相互解耦。图 3 展示了模型的总体架构。

图 4：NeRF-W 渲染场景的静态（a）和瞬态（b）部分，以及两者的组合（c）。训练过程最小化组合渲染和真实图像（d）的差异，由不确定场（e）进行加权，这可以同时优化进行识别和忽视异常的图像区域。

4.1 隐外观的建模

为了使 NeRF 能够适应不同光照和摄影后处理，我们采用了 GLO 技术，即每张图像 $\mathcal{I}_{i}$ 都会赋给一个对应的实值外观嵌入（appearance embedding）向量 $\boldsymbol{\ell}_{i}^{(a)}$，其长度为 $n^{(a)}$。我们用图像相关的辐射亮度 $\mathbf{c}_{i}(t)$，来替换方程（1）中的图像无关的辐射亮度 $\mathbf{c}(t)$，同时引入近似的像素颜色 $\hat{\mathbf{C}}_{i}$ 对图像索引 $i$ 的依赖：

\begin{equation}
\hat{\mathbf{C}}_{i}(\mathbf{r})=\mathcal{R}\left(\mathbf{r}, \mathbf{c}_{i}, \sigma\right)
\end{equation}

\begin{equation}
\mathbf{c}_{i}(t)=\operatorname{MLP}_{\theta_{2}}\left(\mathbf{z}(t), \gamma_{\mathbf{d}}(\mathbf{d}), \ell_{i}^{(a)}\right)
\end{equation}

其中，嵌入 $\left\{\ell_{i}^{(a)}\right\}_{i=1}^{N}$ 和 $\theta$ 一同优化。

让这种外观嵌入，作为网络其中分支的输入，可以赋予模型改变特定图像中场景辐射场的能力，同时依然保证 3D 几何学是静态的，由所有图像共享。把 $n^{(a)}$ 设置为一个较小值，我们鼓励优化时能够找到一个连续空间，使得光照条件可以嵌入，进而可以保证不同条件下的光滑插值，正如图 8 所示。

4.2 动态物体

我们使用两种设计来解决动态现象。

首先，我们把 NeRF 中的颜色发射（color-emitting）MLP（方程 4），作为我们模型的静态部分（static head），然后我们添加瞬态部分（transient head），发出自己的颜色和密度，其中密度允许在训练图像中有变化。这使得 NeRF-W 可以重构包含遮挡物的图像，而没有把 artifact 引入到静态场景表示。

其次，我们并不假设所有观测像素颜色都是同样可靠的，我们允许我们的瞬态部分发射出不确定性（ uncertatinty）场（类似于颜色和密度），可以让模型调整重构损失，忽略不可靠的像素和 3D 位置，这些位置很可能包含遮挡物。

我们将每个像素的颜色建模为各向同性正态分布，并且进行极大似然，然后我们使用立体渲染，渲染出该分布的方差。

这两个模型组件可以让 NeRF-W 解耦静态和瞬态现象，而无需显式监督。

为了构建瞬态部分，我们基于方程（6）的立体渲染公式，用瞬态部分的 $\sigma_{i}^{(\tau)}(t)$ 和 $\mathbf{c}_{i}^{(\tau)}(t)$ 来增强静态密度 $\sigma(t)$ 和辐射亮度 $\mathbf{c}_{i}(t)$。

\begin{equation}
\hat{\mathbf{C}}_{i}(\mathbf{r})=\sum_{k=1}^{K} T_{i}\left(t_{k}\right)\left(\alpha\left(\sigma\left(t_{k}\right) \delta_{k}\right) \mathbf{c}_{i}\left(t_{k}\right)+\alpha\left(\sigma_{i}^{(\tau)}\left(t_{k}\right) \delta_{k}\right) \mathbf{c}_{i}^{(\tau)}\left(t_{k}\right)\right)
\end{equation}

其中：

\begin{equation}
T_{i}\left(t_{k}\right)=\exp \left(-\sum_{k^{\prime}=1}^{k-1}\left(\sigma\left(t_{k^{\prime}}\right)+\sigma_{i}^{(\tau)}\left(t_{k^{\prime}}\right)\right) \delta_{k^{\prime}}\right)
\end{equation}

预计的颜色 $\mathbf{r}(t)$ 接着作为静态和瞬态分量的 alpha 组合。

我们利用 Kendall 的贝叶斯学习框架，来建模观测颜色的不确定性。我们假设观测的像素强度，包含内在的噪音，即偶然的（aleatoric），进而该噪声是依赖输入的，即异方差的（heteroscedastic）。我用一个依赖图像和射线的各向同性的正态分布（方差是 $\beta_{i}(\mathbf{r})^{2}$，均值是 $\hat{\mathbf{C}}_{i}(\mathbf{r})$）来建模观测颜色 $\mathbf{C}_{i}(\mathbf{r})$。方差 $\beta_{i}(\mathbf{r})$ 类比于渲染的颜色：

\begin{equation}
\hat{\beta}_{i}(\mathbf{r})=\mathcal{R}\left(\mathbf{r}, \beta_{i}, \sigma_{i}^{(\tau)}\right)
\end{equation}

为了让场景的瞬态分量在不同的图像上变化，我们给每个训练图像 $\mathcal{I}_{i}$ 指定第二个嵌入 $\ell_{i}^{(\tau)} \in \mathbb{R}^{n^{(\tau)}}$，作为瞬态 MLP 的输入：

\begin{equation}
\left[\sigma_{i}^{(\tau)}(t), \mathbf{c}_{i}^{(\tau)}(t), \tilde{\beta}_{i}(t)\right]=\operatorname{MLP}_{\theta_{3}}\left(\mathbf{z}(t), \boldsymbol{\ell}_{i}^{(\tau)}\right)
\end{equation}

\begin{equation}
\beta_{i}(t)=\beta_{\min }+\log \left(1+\exp \left(\tilde{\beta}_{i}(t)\right)\right)
\end{equation}

ReLU 和 sigmoid 激活函数用于 $\sigma_{i}^{(\tau)}(t)$ 和 $\mathbf{c}_{i}^{(\tau)}(t)$，而 softplus 用于激活 $\beta_{i}(t)$（$\beta_{\min }>0$，一个超参数，保证每条射线的最小重要性）。图 3 表明了完整的模型架构。

图像 $i$ 上射线 $\mathbf{r}$ 对真值颜色 $\mathbf{C}_{i}(\mathbf{r})$ 的损失是：

\begin{equation}
L_{i}(\mathbf{r})=\frac{\left\|\mathbf{C}_{i}(\mathbf{r})-\hat{\mathbf{C}}_{i}(\mathbf{r})\right\|_{2}^{2}}{2 \beta_{i}(\mathbf{r})^{2}}+\frac{\log \beta_{i}(\mathbf{r})^{2}}{2}+\frac{\lambda_{u}}{K} \sum_{k=1}^{K} \sigma_{i}^{(\tau)}\left(t_{k}\right)
\end{equation}

前两项是 $\mathbf{C}_{i}(\mathbf{r})$ 相对于均值 $\hat{\mathbf{C}}_{i}(\mathbf{r})$ 和方差 $\beta_{i}(\mathbf{r})^{2}$ 的正态分布的（平移后的）负对数似然。$\beta_{i}(\mathbf{r})$ 值越大，赋值给像素的重要性就越小。第一项与第二项保持平衡，第二项对应于正态分布的对数分区函数（log-partition function），并排除了 $\beta_{i}(\mathbf{r})=\infty$ 的情况。第三项是 $L_{1}$ 正则项，有一个非负的乘法系数 $\lambda_{u}$ 乘在瞬态密度 $\sigma_{i}^{(\tau)}(t)$，这会鼓励模型使用瞬态密度来解释静态现象。

在测试期间，我们会扔掉瞬态和不确定场，只渲染 $\sigma(t)$ 和 $\mathbf{c}(t)$。图 4 演示了静态、瞬态和不确定性分量。

4.3 优化

类似于 NeRF，我们同时优化 $F_{\theta}$ 的两个拷贝：精细模型使用上述的模型和损失；粗糙模型只使用隐外观的建模分量。和参数 $\theta$ 一起，我们优化每张图像的外观嵌入 $\left\{\boldsymbol{\ell}_{i}^{(a)}\right\}_{i=1}^{N}$ 和瞬态嵌入 $\left\{\ell_{i}^{(\tau)}\right\}_{i=1}^{N}$。NeRF-W 的损失函数为：

\begin{equation}
\sum_{i j} L_{i}\left(\mathbf{r}_{i j}\right)+\frac{1}{2}\left\|\mathbf{C}\left(\mathbf{r}_{i j}\right)-\hat{\mathbf{C}}_{i}^{c}\left(\mathbf{r}_{i j}\right)\right\|_{2}^{2}
\end{equation}

$\lambda_{u}$、$\beta_{\min }$ 和嵌入维度 $n^{(a)}$ 和 $n^{(\tau)}$，都是 NeRF-W 的超参数。

优化时，只会在训练集中生成外观嵌入 $\left\{\ell_{i}^{(a)}\right\}$，在测试集中并没指定嵌入。为了测试集的可视化，我们选择最能拟合目标图像的 $\ell^{(a)}$（图 8），或者将其设置为任意值。

5 实验

图 8：训练图像中外观嵌入 $\ell^{(a)}$ 的插值（最左图和最右图），让中间的渲染可以插值出颜色和光照，但是几何体保持不变。

6 结论

• 我们提出了 NeRF-W，基于 NeRF，对非结构化网络照片集的复杂环境的 3D 场景重构。
  • 我们学习每张图像的隐嵌入，能够捕捉到摄影外观的变化；
  • 我们还把场景分解为图像相关的和共享的分量，使得模型可以解耦瞬态元素和静态场景。
• 实验证明，该方法大大提升了目前最先进的方法。

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