Mip-NeRF 和抗锯齿辐射场
Mip-NeRF 修复了当您以不同距离或分辨率渲染场景时困扰原始 NeRF 的模糊、锯齿状伪像。
概述
它通过追踪圆锥体而不是无限细的光线来实现这一点，从而使 3D 场景渲染更清晰、训练速度更快。
深入探讨
最初的 NeRF 沿着细射线对场景进行采样，一次一个点，并将每个 3D 位置输入神经网络。问题是：单个点忽略了像素实际覆盖的场景大小。相机附近的像素可以看到一个很小的区域；同一个像素在远处看到的是一个巨大的像素。对它们进行相同的采样会导致锯齿——缩放或移动时出现闪烁和锯齿。 Mip-NeRF（Barron 等人，2021）将每条射线替换为圆锥体，并将其分成截头圆锥体。它不是对点进行编码，而是使用集成位置编码 (IPE) 对每个平截头体内的区域进行编码，用高斯近似体积。这使得单个多尺度网络可以干净地呈现任何分辨率，从而大大减少错误和训练时间。
技术洞察
关键技巧是集成位置编码。标准 NeRF 通过许多频率的正弦和余弦函数来映射一个点。 Mip-NeRF 将截头圆锥体近似为多元高斯函数，并计算这些正弦曲线相对于该高斯函数的期望值。在大视锥体内变化很大的高频特征会自动衰减到零，到目前为止或粗糙区域仅使用稳定的低频信息 - 正是经典图形中 mipmap 的抗锯齿行为。
战略影响
速度与规模
视觉人工智能可以大规模自动化检查、检测和标记任务。
构建选择
创意团队可以通过更少的手动修改更快地构建概念原型。
团队与工作流程
操作可以使用以前难以处理的图像和视频信号。
Mip-NeRF 和抗锯齿辐射场的未来
Mip-NeRF 推出了一系列抗锯齿字段。 Mip-NeRF 360 通过收缩扭曲将视锥体扩展到无界的室外场景，而 Zip-NeRF 将基于视锥体的抗锯齿与快速哈希网格表示融合在一起，以获得质量和速度。预计集成截锥体的想法将继续迁移到高斯喷射和实时管道中，其中手机和耳机上的多尺度、无锯齿渲染是 AR、地图和沉浸式捕捉的目标。
现实世界的实施
在产品查看器中清晰地渲染捕获的对象，使用户可以从全房间视图放大到精细的表面细节，而不会闪烁。
重建大型户外场景（通过 Mip-NeRF 360）以进行虚拟旅游和房地产演练，其中摄像机在大范围的深度中移动。
为机器人或自动驾驶模拟器生成多种分辨率的一致训练图像。
为电影和视觉特效预视化生成清晰的合成新颖视图帧，其中锯齿会破坏镜头。
风险与防护栏
如果出处不明，肖像权和同意可能会成为法律风险。
模型性能可能因光照、人口统计和环境的不同而有所不同。
除非监控置信阈值，否则误报可能会被忽视。
实施路线图
定义精确度、召回率和错误成本的接受标准。
使用符合实际生产条件的数据进行测试。
为低置信度或高影响力的预测添加人工审核。
跟踪模型漂移并在相机或数据集更改后重新验证。
不断探索
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常见问题
什么是 Mip-NeRF 和抗锯齿辐射场？
Mip-NeRF 修复了当您以不同距离或分辨率渲染场景时困扰原始 NeRF 的模糊、锯齿状伪像。它通过追踪圆锥体而不是无限细的光线来实现这一点，从而使 3D 场景渲染更清晰、训练速度更快。
Mip-NeRF 在场景中追踪什么几何形状，而不是原始 NeRF 使用的细射线？
Mip-NeRF 通过每个像素从相机投射一个圆锥体，并将其分成截头圆锥体，捕获像素实际覆盖的体积。
取代标准位置编码的 Mip-NeRF 编码的名称是什么？
Mip-NeRF 引入了集成位置编码，它对一个区域（高斯近似截锥体）而不是单个点进行编码。
为什么原版NeRF在相机距离变化时会产生锯齿现象？
细射线点样本忽略像素的足迹，因此近处和远处的像素会受到相同的处理，从而导致锯齿和闪烁。
Mip-NeRF 如何近似截头圆锥体内的区域进行编码？
每个截锥体都由多元高斯函数近似，并且编码计算正弦曲线在该高斯函数上的期望值。
大视锥体内的高频编码特征会发生什么？
由于高频正弦曲线在大视锥体上变化很大，因此对高斯进行积分会将它们趋向于零，从而提供类似 mipmap 的抗锯齿效果。