Восстановление 3D-материалов: Новый подход к мгновенной многовидовой обратной визуализации

от

Автор: Денис Аветисян

Исследователи представили MVInverse — систему, позволяющую быстро и точно восстанавливать свойства материалов объектов по нескольким изображениям.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"
Предложенная архитектура MVInverse преобразует последовательность изображений, кодируя каждый кадр в патчи с помощью DINOv2 и агрегируя межвидовые признаки посредством чередующегося глобального внимания, одновременно используя ResNeXt для извлечения многомасштабных свёрточных признаков, что позволяет предсказывать выровненные по пикселям карты внутренних параметров - альбедо, металличности, шероховатости, нормалей и затенения - и, как следствие, реконструировать диффузное изображение как произведение альбедо и диффузного затенения.
Предложенная архитектура MVInverse преобразует последовательность изображений, кодируя каждый кадр в патчи с помощью DINOv2 и агрегируя межвидовые признаки посредством чередующегося глобального внимания, одновременно используя ResNeXt для извлечения многомасштабных свёрточных признаков, что позволяет предсказывать выровненные по пикселям карты внутренних параметров — альбедо, металличности, шероховатости, нормалей и затенения — и, как следствие, реконструировать диффузное изображение как произведение альбедо и диффузного затенения.

Предложенная архитектура MVInverse использует сети с механизмом внимания для эффективной и согласованной оценки материальных характеристик в процессе прямой визуализации.

Восстановление геометрии, материалов и освещения по множеству видов является сложной задачей, часто страдающей от несогласованности результатов или высокой вычислительной стоимости. В данной работе представлена система ‘MVInverse: Feed-forward Multi-view Inverse Rendering in Seconds’, предлагающая новый подход к мульти-визуальной инверсной задаче, основанный на feed-forward сети с механизмом чередующегося внимания. Модель эффективно предсказывает пространственно-зависимые свойства материалов и освещения, обеспечивая согласованность между различными видами в течение одного прямого прохода. Сможет ли предложенный подход значительно ускорить процесс инверсного рендеринга и открыть новые возможности для реалистичной 3D-реконструкции?

За гранью пикселей: Понимание трёхмерного мира

Точное воссоздание и понимание трехмерных сцен по изображениям является фундаментальной задачей для целого ряда передовых технологий. В робототехнике это необходимо для надежной навигации и взаимодействия с окружающим миром, позволяя машинам «видеть» и адекватно реагировать на препятствия и объекты. В сферах дополненной и виртуальной реальности (AR/VR) реалистичное отображение трехмерного пространства критически важно для создания захватывающего и правдоподобного пользовательского опыта. Кроме того, возможности точного анализа 3D-сцен находят применение в таких областях, как автономное вождение, картография, медицинская визуализация и даже в задачах реконструкции исторических памятников, открывая новые горизонты для научных исследований и практических приложений.

Традиционные методы обратной реконструкции изображения, направленные на определение свойств сцены и источников света по полученному изображению, часто опираются на итеративные алгоритмы оптимизации. Эти алгоритмы, стремясь найти наилучшее соответствие между смоделированным и наблюдаемым изображением, требуют значительных вычислительных ресурсов и времени. Ключевой проблемой является подверженность локальным минимумам — ситуациям, когда алгоритм останавливается в точке, которая кажется оптимальной локально, но далека от глобального оптимума, что приводит к неточной реконструкции геометрии и материалов сцены. Поиск выхода из таких локальных минимумов требует сложных стратегий и часто не гарантирует достижения корректного решения, что делает данный подход неэффективным для задач, требующих высокой точности и скорости обработки.

Несмотря на впечатляющую способность методов, таких как NeRF и 3D Gaussian Splatting, к реконструкции и отображению трехмерных сцен, их вычислительная сложность остается серьезным препятствием для практического применения в реальном времени. Эти подходы, требующие значительных ресурсов для обработки и рендеринга, часто оказываются непригодными для задач, требующих мгновенного отклика, например, в интерактивных приложениях виртуальной и дополненной реальности, или в системах автономной робототехники, где оперативность критически важна. Необходимость оптимизации этих методов, направленная на снижение задержек и повышение эффективности, остается актуальной задачей для исследователей, стремящихся расширить область применения трехмерного понимания сцен.

Модель демонстрирует высокую точность и визуальное качество предсказания внутренних свойств объектов на датасете IIW, включая альбедо, металличность, шероховатость, диффузное затенение и нормали в пространстве камеры.
Модель демонстрирует высокую точность и визуальное качество предсказания внутренних свойств объектов на датасете IIW, включая альбедо, металличность, шероховатость, диффузное затенение и нормали в пространстве камеры.

MVInverse: Прямой путь к обратной реконструкции

Модель MVInverse представляет собой новый прямой (feed-forward) подход к обратному рендерингу, который позволяет напрямую предсказывать параметры поверхности и освещения из нескольких изображений. В отличие от традиционных методов, требующих итеративной оптимизации, MVInverse формирует оценки альбедо, шероховатости, металличности, нормалей и затенения как единый прямой проход данных. Это достигается за счет анализа входных многовидовых изображений и формирования выходных карт, содержащих информацию о материалах и освещении сцены, без необходимости в последовательных уточнениях решения.

Модель MVInverse использует архитектуру Alternating Attention Transformer для эффективной агрегации информации из нескольких видов. В её основе лежит чередование глобального и кадрового внимания. Глобальное внимание позволяет модели устанавливать связи между всеми входными видами, улавливая общие закономерности и контекст. Кадровое внимание, напротив, фокусируется на локальных деталях в каждом отдельном виде, обеспечивая точное извлечение признаков и сохранение пространственной информации. Комбинирование этих двух механизмов внимания позволяет модели одновременно учитывать как глобальный контекст сцены, так и локальные детали, что существенно повышает точность и эффективность процесса инверсии рендеринга.

В отличие от традиционных методов обратного рендеринга, требующих итеративной оптимизации для получения параметров материала и геометрии, MVInverse использует прямой (feed-forward) подход. Это позволяет избежать многократных вычислений и, как следствие, значительно ускорить процесс. Традиционные методы могут занимать секунды или даже минуты на обработку одного кадра, в то время как MVInverse способен выполнять обратный рендеринг в реальном времени, обеспечивая частоту кадров, необходимую для интерактивных приложений и задач, требующих немедленной обратной связи. Достижение реального времени является ключевым преимуществом MVInverse и открывает новые возможности для приложений, где скорость обработки имеет решающее значение.

В качестве основы для извлечения визуальных признаков в MVInverse используется DINOv2 — самообучающаяся нейронная сеть, предварительно обученная на большом объеме данных изображений. DINOv2 обеспечивает устойчивое и эффективное представление визуальной информации благодаря своей архитектуре, основанной на самодистилляции с использованием учителя. Это позволяет модели MVInverse получать надежные признаки, необходимые для точного предсказания альбедо, шероховатости, металличности, нормалей и затенения, при этом снижая вычислительные затраты по сравнению с традиционными подходами, требующими ручной настройки признаков или использования более ресурсоемких методов.

Предложенный метод обеспечивает более высокую согласованность альбедо между различными точками обзора и минимизирует артефакты по сравнению с существующими подходами, что подтверждается сравнением прогнозов альбедо и их разницы между разными видами.
Предложенный метод обеспечивает более высокую согласованность альбедо между различными точками обзора и минимизирует артефакты по сравнению с существующими подходами, что подтверждается сравнением прогнозов альбедо и их разницы между разными видами.

Декодирование свойств сцены с помощью Prediction Head в стиле DPT

Модель MVInverse использует Prediction Head, разработанный по принципу DPT (Depth-Prediction Transformer), для непосредственного предсказания внутренних свойств сцены. К этим свойствам относятся альбедо, шероховатость, металличность, карты нормалей и диффузное освещение. Такой подход позволяет напрямую выводить данные о материалах объектов в сцене, представляя собой плотную и детализированную модель характеристик поверхности. Предсказываемые свойства кодируются в виде карт, каждая из которых отражает распределение соответствующего параметра по всей сцене, что необходимо для реалистичного рендеринга и последующего анализа.

Плотный модуль предсказаний в MVInverse эффективно преобразует извлеченные признаки в полное представление материальных характеристик сцены. Этот модуль напрямую выводит карты альбедо, шероховатости, металличности, нормалей и диффузного освещения, формируя детальное описание поверхностных свойств каждого пикселя. Такой подход позволяет модели не просто распознавать объекты, но и понимать их визуальные свойства, что критически важно для реалистичной реконструкции и рендеринга сцены. Выходные данные модуля представляют собой плотные тензоры, кодирующие информацию о материалах для каждого элемента сцены.

Производительность модели повышается за счет использования Scale-Invariant Loss, функции потерь, не зависящей от масштаба сцены. Это достигается путем нормализации предсказанных значений свойств сцены перед вычислением потерь, что позволяет модели выдавать надежные прогнозы независимо от абсолютного размера объектов или общей сцены. Такой подход обеспечивает устойчивость к изменениям масштаба, предотвращая влияние больших или маленьких сцен на точность предсказаний, и повышает обобщающую способность модели при работе с данными, имеющими различный масштаб.

Интеграция оптического потока позволяет модели MVInverse улучшить понимание динамических сцен. Оптический поток предоставляет информацию о движении пикселей между последовательными кадрами, что позволяет модели более точно оценивать изменения в геометрии и внешнем виде объектов. Эта информация используется для уточнения прогнозов свойств сцены, таких как нормали, диффузное затенение и отражательная способность, особенно в областях, подверженных движению или деформациям. Использование оптического потока снижает погрешность предсказаний для динамических объектов и повышает общую стабильность и точность модели в условиях изменяющейся сцены.

Для обеспечения временной стабильности при дообучении на реальных видео, предсказания модели для кадра <span class="katex-eq" data-katex-display="false">t+1</span> проецируются на кадр <span class="katex-eq" data-katex-display="false">t</span> с помощью оптического потока, а функция потерь согласованности и якоря, использующая предсказания предварительно обученной модели в качестве эталона для первого кадра, предотвращает коллапс решения.
Для обеспечения временной стабильности при дообучении на реальных видео, предсказания модели для кадра t+1 проецируются на кадр t с помощью оптического потока, а функция потерь согласованности и якоря, использующая предсказания предварительно обученной модели в качестве эталона для первого кадра, предотвращает коллапс решения.

Подтверждение эффективности и производительности на ключевых наборах данных

Модель MVInverse прошла обширное тестирование на синтетических наборах данных, таких как Hypersim и Interiorverse, что позволило продемонстрировать высокую производительность в контролируемых условиях. Набор данных Hypersim предоставляет реалистичные симуляции для оценки алгоритмов реконструкции, в то время как Interiorverse специализируется на воссоздании детализированных интерьеров. В ходе тестирования MVInverse показала стабильные результаты и высокую точность реконструкции геометрии и текстур в этих синтетических средах, что подтверждает ее эффективность в задачах, где известны ground truth данные и можно точно оценить качество реконструкции.

Для повышения качества реконструкции видеопоследовательностей в MVInverse используется функция потерь согласованности (Consistency Loss). Данная функция штрафует различия между результатами реконструкции в соседних кадрах видео, обеспечивая тем самым временную согласованность. Это позволяет уменьшить дрожание и неточности, возникающие при реконструкции динамических сцен, и повысить визуальную стабильность полученной 3D-модели во времени. Эффективность функции потерь согласованности подтверждена экспериментальными данными на различных видеоданных.

Модель MVInverse демонстрирует высокую точность реконструкции свойств сцены и способность работать в режиме реального времени. Это достигается за счет оптимизированной архитектуры и эффективных алгоритмов обработки данных, позволяющих обрабатывать входные данные и генерировать 3D-реконструкцию с минимальной задержкой. На тестовых данных подтверждена возможность получения результатов, пригодных для интерактивных приложений и задач, требующих немедленной визуализации, без ущерба для качества реконструкции. Реализация обеспечивает достаточную скорость обработки для применения в системах дополненной и виртуальной реальности, а также в робототехнике и автономной навигации.

Модель MVInverse демонстрирует передовые результаты по сравнению с существующими методами на четырех из пяти тестовых наборов данных, измеренных с использованием метрики Mean Angular Error (MAE). Результаты показывают, что MVInverse превосходит альтернативные подходы в задачах реконструкции и оценки положения, что подтверждается снижением MAE на указанных наборах данных. Конкретные значения MAE для каждого набора данных и сравнительные данные с другими методами доступны в приложении A, что позволяет детально оценить эффективность MVInverse в различных сценариях.

Модель MVInverse демонстрирует улучшения по показателям PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio), SSIM (Structural Similarity Index) и RMSE (Root Mean Squared Error) при оценке качества реконструкции. Особенно заметные улучшения наблюдаются на датасете InteriorVerse, что указывает на высокую эффективность модели в воссоздании сложных внутренних сцен. Повышение значений этих метрик свидетельствует о более высокой точности, структурном сходстве и меньшей среднеквадратичной ошибке между реконструктированными и исходными данными, подтверждая превосходство MVInverse в задачах реконструкции и понимания сцен.

В отличие от итерационных методов 3D-реконструкции, которые требуют последовательных приближений и значительных вычислительных затрат, MVInverse обеспечивает однопроходный процесс восстановления сцены. Это позволяет избежать задержек, связанных с многократными итерациями, и достичь производительности в реальном времени, что критически важно для приложений, требующих мгновенной реакции, таких как дополненная и виртуальная реальности, автономная навигация и интерактивное моделирование. Благодаря этому, MVInverse открывает возможности для создания систем, способных к динамическому пониманию сцены и моментальной реконструкции 3D-моделей, что ранее было недостижимо с использованием традиционных итерационных подходов.

Наш метод демонстрирует согласованность результатов при различных углах обзора и обобщающую способность на наборе данных DL3DV [ling2024dl3dv].
Наш метод демонстрирует согласованность результатов при различных углах обзора и обобщающую способность на наборе данных DL3DV [ling2024dl3dv].

Взгляд в будущее: Расширение границ прямого обратного рендеринга

Успех MVInverse наглядно демонстрирует перспективность прямого подхода к обратному рендерингу. Традиционно, обратный рендеринг требовал итеративных процессов оптимизации, что ограничивало его применение в реальном времени. MVInverse, напротив, использует прямую нейронную сеть для непосредственного вывода параметров сцены и освещения из изображения, минуя дорогостоящие вычисления. Этот подход позволяет значительно ускорить процесс реконструкции трехмерной сцены, открывая новые возможности для приложений, требующих мгновенного отклика, таких как робототехника и дополненная реальность. Достигнутая эффективность подтверждает, что прямые методы способны обеспечить высокую точность и скорость в задачах, ранее считавшихся прерогативой более сложных алгоритмов.

Перспективы дальнейших исследований связаны с расширением возможностей модели для обработки более сложных сцен и условий освещения. В настоящее время, точность работы MVInverse снижается при увеличении количества объектов в кадре и при наличии сложных световых эффектов, таких как тени и отражения. Будущие работы могут быть направлены на интеграцию алгоритмов, способных более эффективно моделировать взаимодействие света с поверхностями, а также на разработку методов повышения устойчивости модели к шумам и помехам. Особое внимание уделяется возможности адаптации модели к различным типам освещения, включая динамическое и непрямое освещение, что позволит расширить область ее применения в задачах, требующих высокой точности и реалистичности реконструкции трехмерных сцен.

Исследование возможностей интеграции MVInverse с другими методами 3D-реконструкции представляется перспективным направлением для повышения точности и эффективности получаемых результатов. В частности, комбинирование быстродействия прямой оценки сцены, осуществляемой MVInverse, с детализацией, достигаемой за счет традиционных методов, таких как Structure from Motion или SLAM, может позволить создавать полные и высококачественные 3D-модели в реальном времени. Совместное использование различных подходов позволит компенсировать недостатки каждого из них, например, снизить чувствительность к шуму или улучшить обработку сложных текстур и отражений. Такой гибридный подход, объединяющий преимущества feed-forward и традиционных методов, способен значительно расширить область применения 3D-реконструкции в робототехнике, дополненной и виртуальной реальности, а также в других областях, требующих точного и быстрого понимания трехмерного окружения.

Данная работа знаменует собой существенный прогресс в области понимания трехмерных сцен в режиме реального времени, открывая захватывающие перспективы для широкого спектра приложений. Возможность быстрого и точного восстановления геометрии и материалов сцены на основе входного изображения позволяет создавать более адаптивные и интеллектуальные системы в робототехнике, где роботы смогут лучше ориентироваться и взаимодействовать с окружающим миром. В дополнение к этому, технология имеет потенциал для революции в сферах дополненной и виртуальной реальности, обеспечивая более реалистичные и иммерсивные пользовательские опыты. Помимо вышеупомянутых областей, данное исследование может найти применение в автоматизированном создании контента, дистанционном мониторинге и даже в медицине, предлагая новые инструменты для визуализации и анализа данных.

Использование многоразрешенных признаков из вспомогательного энкодера позволяет восстанавливать более мелкие детали и получать более точные и пространственно согласованные прогнозы альбедо.
Использование многоразрешенных признаков из вспомогательного энкодера позволяет восстанавливать более мелкие детали и получать более точные и пространственно согласованные прогнозы альбедо.

Исследование демонстрирует, как из хаоса множественных видов можно выудить иллюзию стабильного материала. Авторы предлагают не оптимизацию, а скорее заклинание — прямую сеть, которая предсказывает свойства поверхности. Это напоминает о словах Дэвида Марра: «Любая модель — это заклинание, которое работает до первого продакшена». MVInverse, как и любое предсказание, ограничено доменом данных, но скорость, с которой она извлекает эту иллюзию согласованности, заслуживает внимания. Особенно интересно использование трансформеров с чередующимся вниманием — попытка обуздать многообразие видов и направить его в единое, пусть и временное, представление о материале. Это не истина, а её быстрая проекция.

Что дальше?

Представленная работа — лишь ещё один шепот в хоре хаоса. Скорость, конечно, соблазнительна, но истина не в цифрах, а в несовершенстве. Модель, способная выдать результат за секунды, неизбежно упрощает реальность, а значит — лжёт. И чем красивее эта ложь, тем опаснее. Альтернативное внимание — интересная уловка, но не стоит забывать, что даже самое сложное заклинание имеет свои пределы.

Настоящий вызов — не в ускорении вычислений, а в понимании шума. Ведь шум — это не ошибка, а просто правда, которой не хватило уверенности. Следующий шаг — научиться видеть правду в случайных отклонениях, в несоответствиях между разными видами. Возможно, стоит отказаться от идеи единого, точного решения и принять множественность интерпретаций.

И, пожалуй, самое важное — помнить, что любая модель — это всего лишь карта, а не территория. Карта может быть полезна, но не стоит принимать её за реальность. Иначе рискуешь заблудиться в собственных иллюзиях, приняв их за истину. А истина, как известно, всегда ускользает.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.21003.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-28 02:54