基于旋转不变神经点场的精细编辑方法
基于旋转不变神经点场的高效细粒度3D场景编辑研究
学术背景
在计算机视觉和图形学领域，从多视角图像中建模和渲染真实场景的新视角是一个核心问题。神经辐射场（Neural Radiance Fields, NeRF）近年来在生成高质量新视角合成结果方面展现出巨大潜力，并被认为有望取代传统的显式3D表示方法，如网格或体素。然而，尽管NeRF在渲染质量上表现出色，其在场景编辑方面的能力仍然有限。现有的可编辑NeRF方法在效率和细粒度编辑能力上存在明显不足，这限制了NeRF在创造性编辑和实际应用中的潜力。
为了解决这一问题，研究人员提出了一种基于旋转不变神经点场（Rotation-Invariant Neural Point Fields）的编辑框架，旨在通过结合隐式NeRF表示和显式点表示的互补优势，实现高效且细粒度的3D场景编辑。该研究不仅提升了编辑后的渲染质量，还通过引入多视角集成学习策略，实现了从2D图像到3D神经点场的实时交互式分割，从而简化了用户的操作流程。
论文来源
本论文由来自中国多所高校的研究团队合作完成，主要作者包括Yuze Wang、Junyi Wang、Chen Wang和Yue Qi。其中，Yuze Wang和Yue Qi来自北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室，Junyi Wang来自山东大学计算机科学与技术学院，Chen Wang则来自北京工商大学计算机科学与工程学院。论文于2025年发表在《Neural Networks》期刊上，题为“RISE-Editing: Rotation-Invariant Neural Point Fields with Interactive Segmentation for Fine-Grained and Efficient Editing”。
研究流程
1. 旋转不变神经点场表示
研究首先提出了一种旋转不变神经点场表示方法，旨在通过使用笛卡尔坐标系学习局部内容，从而在细粒度编辑后提升场景的渲染质量。该方法通过设计旋转不变神经逆距离加权插值（RNIDWI）模块，有效地聚合神经点，确保在编辑过程中保持视图相关特征的完整性。
2. 多视角集成学习策略
为了实现高效的交互式编辑，研究团队提出了一种多视角集成学习策略，将2D不一致的零样本分割结果实时提升为3D神经点场。用户只需在2D图像上点击提示，即可高效地分割3D神经点场并操作相应的神经点，从而实现对隐式场的细粒度编辑。
3. 跨场景渲染模块
为了提升跨场景合成的效率，研究将传统的NeRF表示解耦为场景无关的渲染模块和场景特定的神经点场。这种方法不仅减少了时间和空间需求，还支持复杂的跨场景交互。
4. 实验结果与评估
研究在多个公开数据集上进行了实验，包括NeRF合成数据集、ScanNet数据集和NeRF分割基准数据集。实验结果表明，该方法在编辑能力、渲染质量和时空效率方面均优于现有方法。具体来说，研究展示了多种编辑功能，如部分复制、缩放、变换、删除和跨场景合成，并生成了高质量的新视角渲染结果。
主要结果
1. 编辑能力提升
通过旋转不变神经点场表示，研究显著提升了编辑后的渲染质量。实验表明，该方法在编辑复杂场景（如植物叶子）时，能够保持细节的完整性，避免了传统方法中常见的渲染伪影。
2. 高效交互式编辑
多视角集成学习策略使得用户能够通过简单的点击操作，实时分割和编辑3D神经点场。与现有方法相比，该方法在编辑效率和用户友好性上均有显著提升。
3. 跨场景合成
通过解耦场景无关的渲染模块和场景特定的神经点场，研究实现了高效的跨场景合成。实验展示了多个场景的编辑和合成结果，证明了该方法的灵活性和通用性。
结论与意义
本研究的核心贡献在于提出了一种高效且细粒度的3D场景编辑框架，通过旋转不变神经点场表示和多视角集成学习策略，显著提升了编辑能力和渲染质量。该方法不仅简化了用户的操作流程，还为3D内容的创造性编辑提供了新的可能性，具有广泛的应用前景，如虚拟现实和电影制作。
研究亮点
- 旋转不变神经点场表示：通过引入旋转不变性约束，确保编辑后的渲染质量。
- 多视角集成学习策略：实现了从2D图像到3D神经点场的实时交互式分割，提升了编辑效率。
- 跨场景渲染模块：通过解耦场景无关的渲染模块，支持高效的跨场景合成。
- 广泛的实验验证：在多个公开数据集上验证了方法的有效性，展示了其在编辑能力和渲染质量上的优势。
其他有价值的信息
尽管该方法在编辑能力和效率上取得了显著进展，但仍存在一些局限性。例如，该方法依赖于2D分割模型的准确性，在处理非常精细的目标时可能表现不佳。此外，该方法未建模光照效果，因此在某些光照环境下可能无法生成逼真的反射和阴影。未来的研究可以考虑结合更先进的交互式分割方法和NeRF重光照技术，以进一步提升编辑效果。
本研究为3D场景编辑领域提供了新的思路和方法，具有重要的科学价值和应用潜力。