简介

官网：https://cassiepython.github.io/clipnerf/
利用对比语言-图像预训练(CLIP)模型的联合语言-图像嵌入空间，提出了一个统一的框架，可以用短文本提示或示例图像以用户友好的方式操纵NeRF。改论文结合NeRF的新视图合成能力和生成模型潜表示的可控操纵能力，提出一种解缠的条件NeRF架构，允许对形状和外观进行单独控制。

解缠的条件NeRF架构通过将学到的变形场应用于位置编码来执行形状调节，并将颜色调节推迟到体绘制阶段来实现的

为将这种解耦的潜表示与CLIP嵌入联系起来，设计了两个code mapper，以CLIP嵌入为输入，并更新潜代码以反映目标编辑

同时提出了一种逆向优化方法，可准确地将输入图像投影到潜代码中进行操作，以实现对真实图像的编辑

贡献点：

• 提出第一种NeRF的文本和图像驱动的操作方法，使用统一的框架为用户提供使用文本提示或示例图像对3D内容的灵活控制。
• 通过引入形状码来变形体场和外观码来控制发出的颜色，设计了一种解缠的条件NeRF架构。
• 与基于优化的编辑方法相比，前馈代码mapper能够快速推理编辑同一类别中的不同对象。
• 提出一种反演方法，从真实图像中推断形状和外观代码，允许编辑现有数据的形状和外观。

实现流程

Conditional NeRF

建立在原始的每个场景NeRF之上，conditional NeRF service作为特定对象类别的生成模型，以专门控制形状和外观的潜向量为条件。conditional NeRF表示为一个连续的体函数 $F_{\theta }$，它将5D坐标(空间位置 X (x, y, z)和视图方向V(φ， θ))，以及形状代码 $z_s$ 和外观代码 $z_a$ 映射到体密度 σ 和依赖于视图的辐射度 c(r, g, b)，由多层感知器(MLP)参数化。

Disentangled Conditional NeRF

conditional NeRF容易受到形状和外观条件之间的相互干预，例如，操纵形状代码也可能导致颜色变化，为此论文提出解缠条件NeRF架构，通过适当解缠条件机制来实现对形状和外观的单独控制

Conditional Shape Deformation

不直接将潜在形状代码连接到编码位置特征，而是通过对输入位置的显式体积变形来制定形状条件。

这种条件形状变形不仅提高了操纵的鲁棒性，而且通过正则化输出形状为基本形状的平滑变形，尽可能地保留了原始形状的细节，更重要的是完全隔离了形状条件对外观的影响

shape deformation network $\Gamma :(x,z_s)\to \Delta x$，将位置x 和输入 $z_s$ 投射到与位置编码 $\Gamma (x)$ 的每个带对应的位移向量$\Delta x\in R^{3\times 2m}$

deformed positional encoding Γ ∗ ( P , z s ) = { γ ∗ ( p , Δ p ) ∣ p ∈ P , Δ p ∈ Γ ( p , z s ) } \Gamma^*(P,z_s) = \{ \gamma^*(p,\Delta p) | p \in P, \Delta p \in \Gamma(p,z_s) \} Γ∗(P,zs​)={γ∗(p,Δp)∣p∈P,Δp∈Γ(p,zs​)}

标量p和向量 $\Delta p\in R^{2m}$ 与 p 和 Δp 属于同一轴，双曲正切函数 tanh(·)将位移约束在[- 1,1]范围内，以避免大运动带来的局部极值，提高训练鲁棒性。

Deferred Appearance Conditioning

将外观代码与视图方向连接起来作为辐射度预测网络的输入，允许在不接触形状信息(即密度)的情况下操纵外观

CLIP-Driven Manipulation

以conditional NeRF作为生成器，为避免同时优化每个目标样本的形状和外观代码，这往往是通用的和耗时的，采用一种前馈方法，直接从输入文本提示更新条件代码。

给定输入文本提示 t 和 初始形状/外观代码 $z_s^{\prime }/z_a^{\prime }$，训练形状mapper$M_s$和外观mapper$M_a$

$\hat{\epsilon }(\cdot )$是预训练的CLIP文本编码器，将文本投影到CLIP嵌入特征空间，两个mapper都将该CLIP嵌入映射到更新原始形状和外观代码的位移向量

CLIP包括一个图像编码器和一个映射到联合嵌入空间的文本编码器，使用cross-modal CLIP距离函数$D_{CLIP}$(·，·)来衡量输入文本和已渲染图像块之间的嵌入相似性

${\hat{\epsilon }}_i(\cdot )$和${\hat{\epsilon }}_t(\cdot )$是预训练的剪辑图像和文本编码器，I 和 t 是输入图像块和文本，<·，·>是余弦相似度算子

cross-modal CLIP距离函数，虽然相机姿态差异很大，但同一物体的不同视角具有更高的相似性(小距离)。但即使在同一视图下，不同物体的相似性也较低(距离大)。

训练过程

训练过程分为两步，首先训练解缠的条件NeRF，包括conditional NeRF 生成器和deformation network，然后固定生成器的权重，并训练包括形状和外观mapper的剪辑操作部分

Disentangled Conditional NeRF

条件NeRF生成器 $F_{\theta }$ 与变形网络一起训练，使用 non-saturating GAN 和鉴别器 D，其中 f (x)=−log (1+exp(−x))， ${\lambda }_r$ 是正则化权重。假设真实图像 I 形成了 d 的训练数据分布，分别从 $Z_s,Z_a$ 和 $Z_v$ 中随机采样形状码 $z_s$ ，外观码 $z_a$ 和相机姿态，其中 $Z_s$ 和 $Z_a$ 是正态分布，$Z_v$ 是相机坐标系的上半球。

CLIP Manipulation Mappers

使用预训练的NeRF生成器 $F_{\theta }$、CLIP编码器KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '}' at position 34: …}_t,\varepsilon}̲_i \}和鉴别器 D 来训练CLIP形状mapper$M_s$ 和外观mapper $M_a$。除mapper外，其他网络权值均为固定值，记为 { ⋅ ^ } \{ \hat{\cdot}\} {⋅^}，与第一阶段类似，从它们各自的分布中随机采样形状码$z_s$、外观码$z_a$和相机姿态 v，从预定义的文本库 t 中对文本提示 t 进行采样。通过使用权重为 ${\lambda }_c$ 的CLIP距离$D_{CLIP}$

Inverse Manipulation

要将操作应用于属于同一训练类别的输入图像 $I_r$，关键是首先优化所有生成条件，以将图像反向投影到生成流形，类似于latent image manipulation方法，遵循EM算法，设计了一种迭代方法来交替优化形状码$z_s$、外观码$z_a$和相机v。具体来说，在每次迭代中，首先优化 v，同时使用以下损失保持 $z_s$ 和 $z_a$ 固定:

紧接着优化形状码

其中 $z_a$ 和 v 固定，$z_n$ 为每一步采样的随机标准高斯噪声向量，以提高优化的鲁棒性，${\lambda }_n$ 在整个优化迭代过程中从1到0线性衰减。

同理优化外观码

注意：实验结果表明，超参数取值为：${\lambda }_r=0.5,{\lambda }_v=0.1,and{\lambda }_s={\lambda }_{=}0.2$

实验

Limitations

通过在各种文本提示和示例图像上的广泛实验来评估所提出方法，并为交互式编辑提供了一个直观的编辑界面。然而，由于潜空间和预训练CLIP的表达能力有限，所提出方法无法处理细粒度和域外的形状和外观编辑，通过添加更多不同的训练数据可以缓解这一问题。