基于隱式神經表示的3D場景(jing)壓縮與(yu)實(shi)時渲染技(ji)術實(shi)踐(jian)
時間：2025-04-21 來源：華清遠見
在(zai)(zai)當今數(shu)字內容(rong)爆(bao)炸(zha)式(shi)增長的時(shi)代(dai)，3D場(chang)景(jing)的高效壓縮(suo)(suo)與實時(shi)渲(xuan)染技術(shu)已成為計算機圖形學和(he)計算機視覺領域的關(guan)鍵(jian)挑(tiao)戰。本文(wen)將(jiang)深入探討基于隱式(shi)神經表示(Implicit Neural Representation, INR)的3D場(chang)景(jing)處理(li)技術(shu)，從理(li)論基礎(chu)到實踐(jian)應(ying)用(yong)，分(fen)析其(qi)在(zai)(zai)場(chang)景(jing)壓縮(suo)(suo)和(he)實時(shi)渲(xuan)染方面的創新突破(po)與未(wei)來發(fa)展趨勢。
1.隱式神經(jing)表示技術概述(shu)
隱式(shi)神經(jing)表示(shi)(INR)是近(jin)(jin)年(nian)來興(xing)起(qi)的(de)一種(zhong)革命性數據表征范式(shi)，它通過(guo)神經(jing)網(wang)絡將數據編(bian)碼為連續函(han)數而非傳(chuan)統的(de)離(li)散采樣。這種(zhong)表示(shi)方法(fa)的(de)核心(xin)思想源自(zi)通用(yong)近(jin)(jin)似(si)定理——給定合適的(de)權重(zhong)，神經(jing)網(wang)絡可以用(yong)簡單的(de)架構逼近(jin)(jin)非常(chang)復雜的(de)函(han)數。在(zai)3D場景(jing)處理領域，INR將空間(jian)坐標(x,y,z)映射(she)到(dao)該位置的(de)屬性(如顏色、密度(du)、法(fa)線(xian)等)，實(shi)現(xian)了(le)場景(jing)的(de)連續參數化表示(shi)。
與傳統3D表(biao)示方法(如(ru)點云、網格、體素)相比，INR具有幾大顯著(zhu)優(you)勢(shi)：
l 內存效(xiao)率高(gao)：只需(xu)存儲網絡權(quan)重而(er)非大量(liang)離散樣(yang)本
l 分(fen)辨率無關：可(ke)連續查詢任意(yi)精度的場景信息(xi)
l 自然(ran)抗鋸齒(chi)：連續函數表示避免了離(li)散采樣(yang)帶來的走樣(yang)問題
l 易于優化(hua)：可通過梯度下(xia)降直接優化(hua)場景質量(liang)
2.基于(yu)INR的3D場景壓(ya)縮技(ji)術(shu)
數(shu)(shu)據(ju)壓縮(suo)的本(ben)質是通過改變數(shu)(shu)據(ju)表征范式來保留(liu)信(xin)息同時去除冗余。基于INR的壓縮(suo)技術(shu)將(jiang)這一理念發(fa)揮到極(ji)致(zhi)——壓縮(suo)過程本(ben)身就(jiu)是尋找能夠精確擬合原(yuan)始數(shu)(shu)據(ju)的神經網絡參數(shu)(shu)的過程。
INR壓縮的基本(ben)原理
在基于INR的(de)(de)壓(ya)縮(suo)框架中(zhong)，3D場(chang)景被表(biao)(biao)示為一(yi)個(ge)(ge)神經網(wang)絡(luo)f，使得(de)對于場(chang)景中(zhong)的(de)(de)任意點p=(x,y,z)，其(qi)屬性v=f(p)。這個(ge)(ge)神經網(wang)絡(luo)的(de)(de)權(quan)重(zhong)就是場(chang)景的(de)(de)"壓(ya)縮(suo)后"表(biao)(biao)示。具(ju)體實現(xian)上，通常(chang)采用(yong)以下策略：
1.網(wang)絡結構設計：多數研究采用具有(you)周期性激活函(han)數(如SIREN)的多層感知機(MLP)，因(yin)其(qi)對(dui)高頻(pin)信號有(you)出色的擬合能力
2.分層表(biao)示：將模(mo)型分為基模(mo)型和調(diao)(diao)制模(mo)型兩部分，基模(mo)型捕獲場景(jing)共(gong)性(xing)，調(diao)(diao)制模(mo)型適配個體(ti)差(cha)異
3.權重量化：通(tong)過學習(xi)整數量化等技術(shu)進一步壓縮網絡權重的存(cun)儲空(kong)間
動態(tai)場(chang)景壓縮的進(jin)階技術
對于動態3D場(chang)景(如自(zi)動駕駛環境)，壓縮挑戰(zhan)更為復雜。最新研究提出了(le)幾種創新方法：
l 結(jie)構化隱(yin)變(bian)量表示：通(tong)過引入時間維度變(bian)量t，使網絡能夠表示動態(tai)內容f(x,y,z,t)。
l 高(gao)斯場(chang)景(jing)圖：如小米汽(qi)車團隊提出的Uni-Gaussians框架，使用動態高(gao)斯場(chang)景(jing)圖建模靜(jing)態背景(jing)與動態實(shi)體。
l 分治(zhi)渲(xuan)染策略：對不(bu)同類型對象(剛體/非剛體)和不(bu)同傳(chuan)感器數(shu)據(ju)(相(xiang)機(ji)/LiDAR)采用差異化表示方(fang)法。
壓縮性能評估
在(zai)氣(qi)象數據壓縮(suo)等應用中，INR方法(fa)已展現出遠超傳(chuan)(chuan)統(tong)算(suan)法(fa)的效(xiao)果。對(dui)于圖像和語(yu)音數據，INR在(zai)特定壓縮(suo)比下也能超越(yue)傳(chuan)(chuan)統(tong)方法(fa)。值得(de)注(zhu)意的是，INR壓縮(suo)率(lv)與信息(xi)復雜度而非(fei)原(yuan)始數據分(fen)辨率(lv)直接相關，這使其特別適合時空(kong)相關性強的數據。
3.基于INR的(de)實時渲染技術
傳統神經渲染(ran)方法(如(ru)NeRF)雖能生成高質(zhi)量結果，但其依賴(lai)密(mi)集采樣的體渲染(ran)機制導致計算效率低下，難(nan)以滿足實(shi)(shi)時需求(qiu)。近年來，研究者們提(ti)出了多種INR實(shi)(shi)時渲染(ran)方案。
高效(xiao)渲染技術路線
1.混(hun)合渲染管線：
l 對相機圖像采用光柵化確保(bao)高幀率輸出
l 對(dui)LiDAR數據引入(ru)高斯(si)光線追(zhui)蹤精確模(mo)擬激光脈沖特性
2.多分辨率表示：
l 將空(kong)間劃分為(wei)近景(jing)、遠景(jing)和天空(kong)區域分別處理(li)
l 近(jin)景(jing)采用精(jing)細表示，遠景(jing)使用簡化模(mo)型
3.硬件(jian)加(jia)速：
l 利用現代GPU的并行計算(suan)能力
l 采用自適應采樣減少冗余(yu)計算
動態場景渲染優化(hua)
動(dong)態(tai)3D場景的實(shi)時渲染面(mian)臨額(e)外挑戰。彭思達(da)博(bo)士的研究(jiu)提出了(le)"基于骨(gu)骼蒙皮驅(qu)動(dong)的人(ren)體(ti)神經輻射場表示"，實(shi)現了(le)可驅(qu)動(dong)人(ren)體(ti)模型的實(shi)時渲染。而自動(dong)駕駛領域的解決方案則(ze)包括(kuo)：
l 前(qian)景(jing)背景(jing)分離：靜(jing)態背景(jing)預計算，動態物體實時更新
l 軌跡預測與插(cha)值：基于路(lu)網(wang)信息的車輛軌跡編(bian)輯(ji)生成
l 傳感(gan)器(qi)特(te)性建模：精確(que)模擬(ni)不(bu)同型號(hao)LiDAR、相機和毫米波雷達的感(gan)知特(te)性
渲染質(zhi)量與效率平衡
小米汽車團隊提(ti)出的Uni-Gaussians框架在Waymo數據集上的評估(gu)顯示，其(qi)點云幾何精度(Chamfer Distance)比之前(qian)SOTA方法降(jiang)低了(le)40.9%-46.7%，同時渲染耗時和內存消(xiao)耗大幅(fu)減(jian)少。這種質量與效率的平衡使INR實時渲染技術(shu)具備了(le)實際(ji)應用價值。
4.典型應用場景分析(xi)
數字人與虛擬會議
彭思(si)達博士的(de)研究成果已應用于"從稀(xi)疏視角視頻中(zhong)創建具有高(gao)質量的(de)可驅動人(ren)體(ti)模型"，這對數字內容制作(zuo)、遠程虛擬會議、影視制作(zuo)等領域(yu)具有重要意義。隱式(shi)神經表(biao)示克服了傳(chuan)統方法依賴(lai)復雜硬(ying)件設備(bei)的(de)限制，大(da)大(da)降低了高(gao)質量數字人(ren)創作(zuo)的(de)門檻。
自動駕駛仿真
自動駕(jia)駛算法的開發驗證需要海(hai)量多(duo)樣化的測試(shi)場(chang)景，僅靠實車采集遠不(bu)能滿(man)足需求。基(ji)于INR的仿(fang)真系(xi)統可以：
1. 構建高精地圖：通過LiDAR點云處(chu)理、目標檢測跟(gen)蹤和隱(yin)式表面(mian)重建
2. 生成逼真傳感器數據：支持(chi)16種不(bu)同型(xing)號的激光(guang)雷達、相機和毫米(mi)波雷達仿真
3. 編(bian)輯(ji)(ji)生成長尾場景：基于路網信(xin)息的(de)軌跡編(bian)輯(ji)(ji)創造罕見但重要的(de)測試案例(li)
三維(wei)內容生成與編輯
GaussianAnything框(kuang)架(jia)展(zhan)示了INR在3D內(nei)容(rong)生成(cheng)中的潛力，該框(kuang)架(jia)：
l 通過點云結構(gou)化潛空間實(shi)現高質量3D生成
l 支持(chi)文本、圖像、點云多模態引導
l 提供(gong)交互式編輯(ji)能力
這種技術將極(ji)大降低3D內(nei)容(rong)創作成本，推動元宇宙(zhou)等應用(yong)發(fa)展。
5.技術挑戰與未來方(fang)向
盡管(guan)INR在3D場景(jing)處理中展現出(chu)巨大潛力，仍面臨多(duo)項挑戰：
l 動態(tai)場景建模：現有方法對(dui)復雜動態(tai)交互的(de)表示仍不夠靈活
l 多模(mo)態平衡：視覺與(yu)語言模(mo)態的聯合優(you)化尚不完善
l 硬件適(shi)配：專用(yong)硬件加速架構有待(dai)開(kai)發
l 標準化：缺乏統一(yi)的評估指標和基準測試集(ji)
未來可能的(de)發展方向包括：
l 多模態統(tong)一(yi)表示(shi)：如中佛羅(luo)里達(da)大學團(tuan)隊(dui)正在(zai)探(tan)索的3D視(shi)覺語言高斯飛濺框架9
l 動態場景擴展：將現(xian)有靜態場景方法推廣到(dao)更復(fu)雜的動態環境9
l 感(gan)知壓(ya)縮：結合人(ren)類(lei)視覺特性優化壓(ya)縮策略
l 端到(dao)端優化(hua)：從采集到(dao)呈現的全流程聯合優化(hua)
6.實踐建(jian)議(yi)與資源
對于希望嘗試(shi)INR技術的(de)開發者，以(yi)下(xia)建議可能有所(suo)幫(bang)助：
1. 入(ru)門(men)路(lu)徑：
l 從簡單(dan)MLP擬(ni)合2D圖像開始
l 逐步(bu)擴(kuo)展到3D靜態場景
l 最后挑(tiao)戰動態內容
2. 框架選擇：
l 靜態場(chang)景：NeRF、SDF-based方法
l 動態內容：Dynamic NeRF、Uni-Gaussians
l 3D生(sheng)成：GaussianAnything
3. 開源(yuan)資源(yuan)：
l 彭思達博士的(de)研究成果(guo)已開源
l GaussianAnything代碼已發布在GitHub
l 多個INR壓縮實(shi)現可供(gong)參考
4. 性能調優(you)技巧：
l 采用混(hun)合精(jing)度訓練
l 實(shi)現層次(ci)化細節(jie)渲染
l 針(zhen)對目標硬件優化
基于隱式(shi)(shi)神經(jing)表示(shi)的3D場景壓(ya)縮與實時渲染(ran)技術正在重(zhong)塑數字內(nei)容處理的方式(shi)(shi)。從高質(zhi)量數字人(ren)創建(jian)到自動駕(jia)駛仿真，從沉浸式(shi)(shi)虛擬現(xian)實到高效(xiao)3D內(nei)容生成(cheng)，這項技術展現(xian)出廣闊的應用前景。隨著研究的深入(ru)和硬件的進步，我們有理由(you)相信(xin)，INR將(jiang)成(cheng)為未來(lai)3D數據處理的基礎(chu)范(fan)式(shi)(shi)之一。
通過"多視(shi)圖幾何理論與(yu)深(shen)度學習方法相融合"的(de)創(chuang)新(xin)(xin)思路(lu)，我們能(neng)夠解(jie)決傳(chuan)統(tong)方法難以克服的(de)挑戰。對(dui)于技術從業者而言，現在正是深(shen)入探索這一領(ling)域的(de)黃金時機。無論是理論突破還是應用創(chuang)新(xin)(xin)，基(ji)于隱(yin)式神經表示的(de)技術路(lu)線都提供(gong)了豐富的(de)可能(neng)性(xing)等待發掘。
