[论文解读] Animatable Neural Radiance Fields from Monocular RGB Video
本文提出了一种可动画化的神经辐射场方法，通过学习一种姿态引导的规范空间并优化训练过程中的姿态估计，实现了仅从单目RGB视频中高保真地创建人类化身。该方法能够实现逼真且视角一致的渲染与动画，适用于各种姿态下的详细人类动作表现。
We present animatable neural radiance fields for detailed human avatar creation from monocular videos. Our approach extends neural radiance fields (NeRF) to the dynamic scenes with human movements via introducing explicit pose-guided deformation while learning the scene representation network. In particular, we estimate the human pose for each frame and learn a constant canonical space for the detailed human template, which enables natural shape deformation from the observation space to the canonical space under the explicit control of the pose parameters. To compensate for inaccurate pose estimation, we introduce the pose refinement strategy that updates the initial pose during the learning process, which not only helps to learn more accurate human reconstruction but also accelerates the convergence. In experiments we show that the proposed approach achieves 1) implicit human geometry and appearance reconstruction with high-quality details, 2) photo-realistic rendering of the human from arbitrary views, and 3) animation of the human with arbitrary poses.
研究动机与目标
- 从单个RGB视频流中实现高保真、逼真的三维人类化身重建。
- 解决在无多视角监督条件下，神经辐射场中动态人体几何与外观建模的挑战。
- 通过学习的规范空间实现对任意姿态下人体的可控动画。
- 通过在优化过程中改进初始姿态估计，提升重建精度与训练收敛速度。
提出的方法
- 该方法引入一个人体模板的规范空间，实现从观测空间到规范空间的显式姿态引导变形。
- 对每一帧估计人体姿态，并利用这些参数引导神经辐射场网络中的变形过程。
- 采用姿态优化策略在训练过程中更新初始姿态估计，以纠正误差并提升重建质量。
- 场景表示网络在规范空间中学习几何与外观，从而在各种姿态下保持精细细节。
- 该方法利用隐式神经表示，从单目输入中建模复杂的人体形状与纹理。
实验结果
研究问题
- RQ1神经辐射场能否仅通过单目RGB视频扩展至动态人体场景？
- RQ2在无多视角监督的情况下，如何从单个视频流中重建准确的人体几何与外观？
- RQ3在规范空间中通过姿态引导变形，能否实现对任意姿态下人体的高保真动画？
- RQ4在训练过程中进行姿态优化在多大程度上提升了重建质量与收敛速度？
主要发现
- 该方法实现了从单目视频中对高保真人体几何与外观的隐式重建，细节丰富。
- 即使在具有挑战性的光照与姿态条件下，也能从任意新视角实现逼真的人类化身渲染。
- 系统能够实现自然的人类化身动画，包括输入视频中未出现的姿态。
- 与固定姿态输入相比，训练过程中进行姿态优化显著提升了重建精度并加速了收敛。
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