AAAI论文最佳解读|SpectralNeRF Physically Based Spectral Rendering with Neural Radiance Field

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SpectralNeRF: Physically Based Spectral Rendering with Neural Radiance Field 基于物理的频谱渲染神经辐射场

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论文作者

Ru Li, Jia Liu, Guanghui Liu, Shengping Zhang, Bing Zeng, Shuaicheng Liu

内容简介

本文提出了一种名为SpectralNeRF的端到端神经辐射场（NeRF）架构，旨在从新的光谱角度实现高质量的物理基础渲染。该方法将经典的光谱渲染过程分为两个主要步骤：首先生成一系列跨越不同波长的光谱图，然后将这些光谱图组合以生成RGB输出。SpectralNeRF通过提出的多层感知器（MLP）架构（SpectralMLP）和光谱注意力U-Net（SAUNet）实现这两个步骤。实验结果表明，SpectralNeRF在合成新视角的合成和真实数据集上优于现有的基于NeRF的方法，展示了其在复杂场景中的优越性能。

分点关键点

1. SpectralNeRF架构

   • SpectralNeRF通过SpectralMLP构建光谱辐射场，生成新视角的光谱图，并利用SAUNet将这些光谱图融合为高质量的RGB图像。该架构简化了渲染过程，同时保持了物理基础的准确性。
     

2. 光谱渲染的物理基础

   • 该方法通过将光谱信息引入渲染过程，提供了更详细的场景材料组成信息，克服了传统光谱渲染在复杂场景中表现不佳的局限性。

3. 实验结果与性能

   • Comprehensive实验结果表明，SpectralNeRF在合成新视角时，能够在合成和真实数据集上超越现有的NeRF方法，尤其在几何和纹理重建方面表现出色。
     

4. 数据集与实现

   • 研究中使用了8个光谱数据集和2个真实场景，展示了SpectralNeRF在不同场景下的应用效果，并提供了与多种基于NeRF的方法的全面比较。

论文代码

代码链接：https://github.com/liru0126/SpectralNeRF

中文关键词

1. 神经辐射场
2. 光谱渲染
3. 物理基础渲染
4. 多层感知器
5. 光谱注意力U-Net
6. 复杂场景重建

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