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IBRNet: Learning Multi-View Image-Based Rendering

针对问题：使NeRF具有泛化能力

如何做：主要还是针对颜色和密度的预测进行改进（三维重建部分），和NeRF一样，使用的是volume rendering（渲染部分）。

原始NeRF：

IBRNet：

密度和颜色的预测

成果：

1. Unlike neural scene representation work that optimizes per-scene functions for rendering, we learn a generic view interpolation function that generalizes to novel scenes. 原始NeRF针对每个scene都需要优化（重头训练），而本文方法学习一个通用的view插值函数能够泛化到新的scenes。
2. Experiments show that our method outperforms recent novel view synthesis methods that also seek to generalize to novel scenes. Further, if fine-tuned on each scene, our method is competitive with state-of-the-art single-scene neural rendering methods. 实验表明，在寻求泛化到新scenes时，我们的方法比其它好。更进一步，如果fine-tuned每一个scene，可以实现和目前SOTA的NVS任务相当的表现。

主要：

1. 还是使用volume rendering。即通过网络预测出颜色和密度，再通过体渲染。
2. 在Volume density prediction时，将每条ray上的多个sampled point视为一个序列，然后使用自注意力机制预测最终的density（Ray Transformer）。好处：可以利用long-range contextual information。Ray Transformer的输入是density features序列（density features可以认为是PE的结果，类比）
3. 用source views预测target view的颜色时，不是使用source views的绝对方向，而是与target view的差值，即Δd，源于这样的事实：d 和 di 之间较小差异通常意味着目标视图处的颜色与视图 i 处的相应颜色相似的可能性更大，反之亦然。所以使用Δd。

steps：

1. 对于一个target view，会找到与其在空间上最邻近的N个source views（在一个大的source views pool中随机选取N个）；

   同时，通过ResUNet网络得出source views的特征Fi∈(Hi,Wi,d)

2. target view的每一个像素发出一条射线r(t)=o+td，且在射线上有一些采样点

3. 对于每个query point，计算出其在N个source views上的投影点，并通过双线性插值【因为投影到source views时可能没在一个完整的像素点，可能在相邻点的中间，这时就需要用插值的方法得出投影点的Ci和fi】计算出投影点的颜色Ci和特征fi，fi∈Fi，i=1-N。

4. 计算fi的均值和方差，拼接后(1x3d)输入到MLP中得到fi‘和wi。注：此处是为了check consistency，论文中的Multi-view feature aggregation这一小节有说到。

5. fi’和wi输入到MLP得到fδ，通过Ray transformer预测得到density δ

   fi’和Δdi拼接后输入到MLP中预测Ci的权重w_i^c，Ci和W_ic的加权得出query point的最终颜色

6. 利用volume density，渲染得到该ray对应的像素颜色。

网络结构：

ResUNet用于提取Fi

IBRNet用于预测density δ和color c。（IBRNet包括一个Ray transformer）

原始NeRF对每个scene都需要重新优化建模，即一个scene对应一个模型，没有泛化能力，该篇论文提出的IBRNet就是解决NeRF的泛化问题，实现在一些训练集上训练得到的模型，能够直接应用到其它scene上。并且还可以通过fine-tuned实现更好的结果。

原始NeRF可大致分为2个步骤：三维重建（2D-3D的建模过程，用MLP隐式表达scene），渲染（3D-2D，volume rendering）

原始NeRF为什么不具泛化性：个人认为是在三维重建时没有充分利用信息（渲染view时，都是孤立的点，且与其它view没有联系），直接从5D到颜色和透明度的映射。

IBRNet的工作主要针对三维重建这一步，即5D映射到颜色和透明度这一步。

渲染target view时，

1. 会基于与自己相邻的N个source views，
2. 充分利用信息，包括image color，view direction，image feature
3. 相邻view在scene表面更光滑，所以使用Δd作为view direction
4. 预测density时，不是孤立的点，而是将ray上的所有sampled point视为一个序列，使用transformer的self-attention预测density，利用空间信息；
5. 图像特征用UNet提取，骨干网络使用ResNet
6. 用类似PointNet检验图像特征一致性

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