哈工大、清华开源SANeRF：少样本方法仅增加一行代码，重建速度快700倍？

主要观点总结

文章介绍了少样本NeRF技术及其面临的挑战，包括数据获取成本高或困难的情况下的适用性。文章重点介绍了一种新颖的少样本神经渲染技术SANeRF，它通过整合空间退火平滑策略到流行的TriMipRF框架中，旨在弥合效率与准确性之间的差距。文章还介绍了相关的预备知识、动机、方法和实验效果。

关键观点总结

关键观点1: 少样本NeRF的挑战

传统NeRF方法需要大量不同视角的图像，限制了其在数据获取成本高或困难的情况下的适用性。少样本NeRF旨在使用最少数量的输入图像生成高保真度三维场景重建。

关键观点2: SANeRF的特点

SANeRF是一种新颖的少样本神经渲染技术，通过将空间退火平滑策略整合到TriMipRF框架中，提高了效率与准确性。它可即插即用，无缝集成到预过滤驱动的架构中，简单到只需添加一行代码。

关键观点3: SANeRF的方法

SANeRF采用了一种空间退火策略，通过精确调整样本区域的大小，在少样本场景中实现了显著的性能提升。该方法通过频率正则化与预过滤策略的结合，以及精心设计的退火过程，自适应调整空间采样大小，提高了几何重建和细节精炼效果。

关键观点4: 实验效果

SANeRF在合成数据集Blender和Shiny Blender上的实验结果显示，它显著超过了原始TriMipRF约3 dB的PSNR，而且超过了最先进的少样本NeRF技术FreeNeRF 0.3 dB的PSNR，同时训练速度快700倍。

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点击下方 卡片 ，关注“ 3D视觉之心 ”公众号 第一时间获取 3D视觉干货 >> 点击进入→ 3D视觉之心技术交流群 少样本NeRF是突破口吗？ 传统的NeRF方法需要大量来自不同视角的图像才能实现高质量的重建，这限制了其在数据获取成本高或困难的情况下的适用性。 少样本NeRF 旨在通过开发能够使用最少数量输入图像就能生成高保真度三维场景重建的方法来解决这一限制。在输入图像数量显著少于传统NeRF方法的情况下依然能够有效工作。 现有方法主要集中于缓解过拟合和改进几何重建，往往忽视了重建效率 。其中，FreeNeRF[2]采用了一种由粗到细的训练方法来解决少样本神经渲染问题，被视为一种隐式几何正则化的变体。尽管FreeNeRF在少样本场景中显著提高了渲染性能，并且代码调整最小，但其训练过程耗时长且劳动强度大，通常需要几个小时。 为了弥 ………………………………