面向神经辐射场的扩展监督
计算机视觉与模式识别
2025-04-08 v3
摘要
Neural Radiance Field (NeRF) 凭借其卓越的重建能力，在创建沉浸式媒体表示方面取得了显著成功。然而，训练过程中密集的前向传播和体渲染的计算需求持续挑战其在现实世界中的应用。在本文中，我们引入了扩展监督，从部分光线选择进行监督的角度来降低 NeRF 训练过程中的时间和内存成本。具体而言，我们观察到训练误差表现出与图像内容相关的长尾分布。基于这一观察，我们的方法选择性地渲染一小部分但关键的像素子集，并扩展它们的值以估计每次迭代中整个区域的误差。与常规监督相比，我们的方法有效地绕过了冗余的渲染过程，从而大幅减少了时间和内存消耗。实验结果表明，将扩展监督集成到现有的 SOTA 加速框架中，在保持可比视觉质量的同时，实现了 52% 的内存节省和 16% 的时间节省。
引用
@article{arxiv.2409.08056,
title = {Expansive Supervision for Neural Radiance Field},
author = {Weixiang Zhang and Shuzhao Xie and Shijia Ge and Wei Yao and Chen Tang and Zhi Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.08056},
year = {2025}
}
备注
Accepted by ICME 2025