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渲染一個(gè)精細(xì)到頭發(fā)和皮膚褶皺的龍珠3D手辦，有多復(fù)雜？

對(duì)于經(jīng)典模型NeRF來(lái)說(shuō)，至少需要同一個(gè)相機(jī)從特定距離拍攝的100張手辦照片。

但現(xiàn)在，一個(gè)新AI模型只需要40張來(lái)源不限的網(wǎng)絡(luò)圖片，就能把整個(gè)手辦渲染出來(lái)！

這些照片的拍攝角度、遠(yuǎn)近和亮暗都沒(méi)有要求，還原出來(lái)的圖片卻能做到清晰無(wú)偽影：

甚至還能預(yù)估材質(zhì)，并從任意角度重新打光：

這個(gè)AI模型名叫NeROIC，是南加州大學(xué)和Snap團(tuán)隊(duì)玩出來(lái)的新花樣。

有網(wǎng)友見(jiàn)狀狂喜：

不同角度的照片就能渲染3D模型，快進(jìn)到只用照片來(lái)拍電影……

還有網(wǎng)友借機(jī)炒了波NFT（手動(dòng)狗頭）

所以，NeROIC究竟是如何僅憑任意2D輸入，就獲取到物體的3D形狀和性質(zhì)的呢？

基于NeRF改進(jìn)，可預(yù)測(cè)材料光照

介紹這個(gè)模型之前，需要先簡(jiǎn)單回顧一下NeRF。

NeRF提出了一種名叫神經(jīng)輻射場(chǎng)（neural radiance field）的方法，利用5D向量函數(shù)來(lái)表示連續(xù)場(chǎng)景，其中5個(gè)參數(shù)分別用來(lái)表示空間點(diǎn)的坐標(biāo)位置（x,y,z）和視角方向（θ,φ）。

然而，NeRF卻存在一些問(wèn)題：

• 對(duì)輸入圖片的要求較高，必須是同一場(chǎng)景下拍攝的物體照片；
• 無(wú)法預(yù)測(cè)物體的材料屬性，因此無(wú)法改變渲染的光照條件。

這次的NeROIC，就針對(duì)這兩方面進(jìn)行了優(yōu)化：

• 輸入圖片的場(chǎng)景不限，可以是物體的任意背景照片，甚至是網(wǎng)絡(luò)圖片；
• 可以預(yù)測(cè)材料屬性，在渲染時(shí)可以改變物體表面光照效果（可以打光）。

它主要由2個(gè)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成，包括深度提取網(wǎng)絡(luò)（a）和渲染網(wǎng)絡(luò)（c）。

首先是深度提取網(wǎng)絡(luò)，用于提取物體的各種參數(shù)。

為了做到輸入場(chǎng)景不限，需要先讓AI學(xué)會(huì)從不同背景中摳圖，但由于AI對(duì)相機(jī)的位置估計(jì)得不準(zhǔn)確，摳出來(lái)的圖片總是存在下面這樣的偽影（圖左）：

因此，深度提取網(wǎng)絡(luò)引入了相機(jī)參數(shù)，讓AI學(xué)習(xí)如何估計(jì)相機(jī)的位置，也就是估算圖片中的網(wǎng)友是從哪個(gè)角度拍攝、距離有多遠(yuǎn)，摳出來(lái)的圖片接近真實(shí)效果（GT）：

同時(shí)，設(shè)計(jì)了一種估計(jì)物體表面法線的新算法，在保留關(guān)鍵細(xì)節(jié)的同時(shí)，也消除了幾何噪聲的影響（法線即模型表面的紋路，隨光線條件變化發(fā)生變化，從而影響光照渲染效果）：

最后是渲染網(wǎng)絡(luò)，用提取的參數(shù)來(lái)渲染出3D物體的效果。

具體來(lái)說(shuō)，論文提出了一種將顏色預(yù)測(cè)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與參數(shù)模型結(jié)合的方法，用于計(jì)算顏色、預(yù)測(cè)最終法線等。

其中，NeROIC的實(shí)現(xiàn)框架用PyTorch搭建，訓(xùn)練時(shí)用了4張英偉達(dá)的Tesla V100顯卡。

訓(xùn)練時(shí)，深度提取網(wǎng)絡(luò)需要跑6~13小時(shí)，渲染網(wǎng)絡(luò)則跑2~4小時(shí)。

用網(wǎng)絡(luò)圖片就能渲染3D模型

至于訓(xùn)練NeROIC采用的數(shù)據(jù)集，則主要有三部分：

來(lái)源于互聯(lián)網(wǎng)（部分商品來(lái)源于網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)，即亞馬遜和淘寶）、NeRD、以及作者自己拍攝的（牛奶、電視、模型）圖像，平均每個(gè)物體收集40張照片。

那么，這樣的模型效果究竟如何呢？

論文先是將NeROIC與NeRF進(jìn)行了對(duì)比。

從直觀效果來(lái)看，無(wú)論是物體渲染細(xì)節(jié)還是清晰度，NeROIC都要比NeRF更好。

具體到峰值信噪比（PSNR）和結(jié)構(gòu)相似性（SSIM）來(lái)看，深度提取網(wǎng)絡(luò)的“摳圖”技術(shù)都挺不錯(cuò)，相較NeRF做得更好：

同時(shí)，論文也在更多場(chǎng)景中測(cè)試了渲染模型的效果，事實(shí)證明不會(huì)出現(xiàn)偽影等情況：

還能產(chǎn)生新角度，而且重新打光的效果也不錯(cuò)，例如這是在室外場(chǎng)景：

室內(nèi)場(chǎng)景的打光又是另一種效果：

作者們還嘗試將照片數(shù)量減少到20張甚至10張，對(duì)NeRF和NeROIC進(jìn)行訓(xùn)練。

結(jié)果顯示，即使是數(shù)據(jù)集不足的情況下，NeROIC的效果依舊比NeRF更好。

不過(guò)也有網(wǎng)友表示，作者沒(méi)給出玻璃或是半透明材質(zhì)的渲染效果：

對(duì)AI來(lái)說(shuō)，重建透明或半透明物體確實(shí)也確實(shí)是比較復(fù)雜的任務(wù)，可以等代碼出來(lái)后嘗試一下效果。

據(jù)作者表示，代碼目前還在準(zhǔn)備中。網(wǎng)友調(diào)侃：“可能中頂會(huì)、或者在演講之后就會(huì)放出”。

一作清華校友

論文一作匡正非，目前在南加州大學(xué)（University of Southern California）讀博，導(dǎo)師是計(jì)算機(jī)圖形學(xué)領(lǐng)域知名華人教授黎顥。

他本科畢業(yè)于清華計(jì)算機(jī)系，曾經(jīng)在胡事民教授的計(jì)圖團(tuán)隊(duì)中擔(dān)任助理研究員。

這篇文章是他在Snap公司實(shí)習(xí)期間做出來(lái)的，其余作者全部來(lái)自Snap團(tuán)隊(duì)。

以后或許只需要幾張網(wǎng)友“賣(mài)家秀”，就真能在家搞VR云試用了。

論文地址：

https://arxiv.org/abs/2201.02533

項(xiàng)目地址：

https://formyfamily.github.io/NeROIC/