Neuralangelo: 高保真度神经表面重建技术

Neuralangelo简介

Neuralangelo是NVIDIA Research团队开发的一种新型神经网络模型,用于高保真度的3D表面重建。该项目由Zhaoshuo Li、Thomas Müller、Alex Evans等多位研究人员共同完成,并在2023年的IEEE计算机视觉与模式识别会议(CVPR)上发表。

Neuralangelo的主要创新点在于:

结合了多分辨率3D哈希网格的表示能力与神经表面渲染技术。
使用数值梯度计算高阶导数,作为平滑操作。
对控制不同细节层级的哈希网格进行从粗到细的优化。

这些技术使Neuralangelo能够仅从多视角图像中,高效地重建出极其详细的3D表面结构,大幅超越了之前的方法。特别是在处理大规模场景时,Neuralangelo可以从RGB视频捕捉中重建出精细的3D结构。

Neuralangelo重建效果展示

Neuralangelo的工作原理

多分辨率3D哈希网格表示

Neuralangelo采用多分辨率的3D哈希网格来表示3D场景。这种表示方法允许模型在不同的空间尺度上捕捉场景细节,从而实现高保真度的重建。

神经表面渲染

结合神经表面渲染技术,Neuralangelo能够将3D表示投影到2D图像平面,实现从3D到2D的渲染过程。这使得模型可以通过比较渲染结果与真实图像来优化3D重建。

数值梯度与高阶导数

Neuralangelo创新性地使用数值梯度来计算高阶导数。这一技术充当了平滑操作的角色,有助于生成更加连续、平滑的表面。

从粗到细的优化策略

模型采用从粗到细的优化策略,逐步细化3D重建结果。这种方法使得Neuralangelo能够在保持全局一致性的同时,逐步增加局部细节。

Neuralangelo的主要特点

高保真度重建: Neuralangelo能够重建出极其精细的3D表面细节,远超过传统方法。
无需深度信息: 仅使用多视角RGB图像就能实现高质量重建,无需额外的深度信息输入。
大规模场景支持: 适用于大规模场景的重建,可以处理从视频中提取的长序列图像。
灵活性: 可以处理各种复杂的真实世界场景,如建筑物、雕塑等。
高效性: 通过优化的网络结构和训练策略,实现了较高的重建效率。

安装与使用

Neuralangelo提供了两种环境设置方式:

Docker镜像:
- docker.io/chenhsuanlin/colmap:3.8: 用于运行COLMAP和数据预处理脚本。
- docker.io/chenhsuanlin/neuralangelo:23.04-py3: 用于运行主要的Neuralangelo流程。

Conda环境:

conda env create --file neuralangelo.yaml
conda activate neuralangelo

数据准备与运行

数据准备:
- 需要提供已知相机姿态的多视角图像。
- 使用与Instant NGP相同的JSON格式存储数据。

运行Neuralangelo:

EXPERIMENT=toy_example
GROUP=example_group
NAME=example_name
CONFIG=projects/neuralangelo/configs/custom/${EXPERIMENT}.yaml
GPUS=1  # 多GPU训练时使用 >1
torchrun --nproc_per_node=${GPUS} train.py \
    --logdir=logs/${GROUP}/${NAME} \
    --config=${CONFIG} \
    --show_pbar

提取等值面网格:

CHECKPOINT=logs/${GROUP}/${NAME}/xxx.pt
OUTPUT_MESH=xxx.ply
CONFIG=logs/${GROUP}/${NAME}/config.yaml
RESOLUTION=2048
BLOCK_RES=128
GPUS=1
torchrun --nproc_per_node=${GPUS} projects/neuralangelo/scripts/extract_mesh.py \
    --config=${CONFIG} \
    --checkpoint=${CHECKPOINT} \
    --output_file=${OUTPUT_MESH} \
    --resolution=${RESOLUTION} \
    --block_res=${BLOCK_RES}

应用场景与潜在影响

Neuralangelo在多个领域都有潜在的应用前景:

文化遗产数字化: 可用于高精度扫描和重建历史建筑、雕塑等文物,助力文化遗产的数字保存。
虚拟现实与增强现实: 为VR/AR内容创作提供高质量的3D资产,提升用户体验。
电影与游戏产业: 可用于快速创建逼真的3D环境和物体模型,减少手动建模工作。
建筑与城市规划: 帮助创建精确的建筑和城市3D模型,用于规划和可视化。
考古学研究: 为考古发掘现场提供详细的3D记录,辅助研究和分析。
工业设计与产品开发: 快速将实物转化为高精度3D模型,用于逆向工程或产品迭代。

未来展望

尽管Neuralangelo已经展现出了强大的3D重建能力,但仍有一些潜在的改进方向:

实时重建: 优化算法以支持实时或近实时的3D重建,扩展应用场景。
动态场景处理: 增强模型以处理包含移动物体的动态场景。
多模态融合: 结合深度信息、LiDAR数据等多种输入,进一步提高重建质量。
语义理解: 融入场景理解能力,实现语义级别的3D重建。
跨平台支持: 开发移动设备友好的版本,使技术更加普及。

Neuralangelo代表了3D重建技术的一个重要突破,为计算机视觉和图形学领域开辟了新的研究方向。随着技术的不断发展和优化,我们可以期待看到更多基于Neuralangelo的创新应用,推动数字世界与物理世界的进一步融合。

结论

Neuralangelo作为一种革命性的3D重建技术,展示了深度学习在计算机视觉领域的巨大潜力。通过结合多分辨率3D哈希网格、神经表面渲染和创新的优化策略,Neuralangelo成功实现了前所未有的高保真度3D表面重建。

这项技术不仅在学术界引起了广泛关注,也为众多实际应用领域带来了新的可能性。从文化遗产保护到虚拟现实内容创作,从工业设计到城市规划,Neuralangelo都有望产生深远的影响。

随着研究的深入和技术的进一步完善,我们可以期待看到更多基于Neuralangelo的创新应用。这不仅将推动3D重建技术的发展,也将为数字世界的构建提供强大的工具,最终实现物理世界和虚拟世界的无缝连接。

Neuralangelo的开源为整个计算机视觉和图形学社区提供了宝贵的资源。研究人员和开发者可以基于这一基础,进行更深入的研究和应用开发,共同推动这一领域的进步。

随着技术的不断演进,我们有理由相信,Neuralangelo及其衍生技术将在塑造未来的数字世界中扮演越来越重要的角色。