Large Spatial Model:End-to-end Unposed Images to Semantic 3D 论文解读

news2024/11/26 1:52:51

一、概述

二、相关工作

1、SfM和可微神经表示

2、端到端的Image-to-3D

三、LSM

1、密集几何预测

2、2D信息特征提取

3、点特征融合

4、可微渲染

5、损失函数

四、实验

一、概述

该论文提出一种大型空间模型（Larget Spatial Model,LSM）的统一框架，可以直接从无姿态的RGB图像中重建神经辐射场。LSM可以单次前向传递中同时估计几何、外观和语义，统一了多个三维视觉任务，首次实现实时的语义3D重建和渲染，无需显式的相机参数。

（1）提出统一的三维表示的端到端框架，并实现3D语义分割，以及直接从无显式相机参数的新视图中合成，无需额外的SfM步骤，可以同时执行多个任务，通过统一的方法扩展多种视觉任务，并超过当前SOTA基线。

（2）利用跨视图注意力的Transformer来进行几何预测，并结合分层跨模态注意力来丰富几何特征。

（3）引入预训练的2D语义网络模型来增强3D语义理解。

（4）通过点级的局部上下文聚合，实现细粒度的特征集成，并预测各向异性的3DGS分布和RGB，深度，语义的图像输出。

二、相关工作

1、SfM和可微神经表示

SfM（运动恢复结构）从多视角图像中估计相机姿态和重建稀疏3D结构，传统的pipeline通常不是端到端的，一般分为描述子提取，对应关系估计，增量的捆绑调整。

近期深度学习的发展提供了SfM的准确率和有效性，而这种方法也广泛的应用与3D视觉中，而可微的神经表示也就是从SfM计算的精确的相机姿态作为前提而来。NeRF方法依赖于COLMAP离线估计的相机姿态而来，3DGS使用SfM生成的3D点作为初始化，并逐渐应用到机器人，健康医疗等多领域。

另外最新的工作就是该论文提出的，利用2D特征来上升到3D任务中。

2、端到端的Image-to-3D

3D重建包含很多传统的工作比如SfM，MVS，SDF等。最近的工作包含显式和隐式来生成3D模型，语义理解工作一般通过额外的优化步骤或者在重建预处理中进行。

大多数方法依赖于预处理工作，比如估计相机姿态，生成稀疏点云，最后在test-time中进行优化，但是这种依赖限制了大尺度数据的可伸缩性。

最新的无姿态的前馈方法，如Scene Representation Transformers将多个图像表示为潜在场景表示，即使存在不准确的相机姿态或无相机姿态也可以生成新视角图像，但该方法很难建立显式的几何图形。

DUSt3R考虑使用密集点云来生成标准尺度下的点对齐的几何预测，但是密集点云限制了可扩展性。

InstantSplat集成了DUSt3R的优势，考虑利用几何约束来进行点云对齐，优化姿态。（该作者也是InstantSplat的作者）

而该论文考虑引入三维注释（三维语义分割），通过引入语义各向异性高斯函数，在没有注释的情况下，将二维特征映射到三维语义嵌入，利用这种较为轻量的annotations在一个统一框架中解决3D感知问题。

三、LSM

LSM（大型语义模型）分为五个模块：密集几何预测3D点并生成深度图，2D信息特征提取，点特征增强，可微渲染。

首先输入两张无姿态图像经过分块，正弦编码，采用双目ViT架构利用跨视角注意力机制预测像素对齐的几何点图，另外输入无姿态图像到已训练好的2D多模态模型中来获得2D特征，3D特征与3D点坐标和2D特征进行点特征融合并通过一个特定的局部Transformer（Decoder部分也是跨视角的）经两组MLP分别输出5个参数（带有RGB的，和带有语义信息的），并经过可微渲染生成三维语义重建和RGB的一般新视角合成。

1、密集几何预测

首先输入两张无姿态图像 $v \in\left \{ 1,2 \right \}$ 经过分块（patchify），正弦编码（Positional encoder）得到tokens，并通过Siamese ViT（就是一个双目的ViT，decoder用了共12层自注意力+跨视角交叉注意力机制，用于保证视角一致性），输出一个像素对齐的点图（貌似含每一个点的坐标和像素颜色）和置信度图。

之后通过点图可以利用DPT Head回归得到深度图。

此处有两个损失：深度损失和置信度图损失。

深度损失 $L_{depth}$ ：保证预测点图和真实点图在尺度上一致。其中将预测点图和真实点图均归一化到单位长度进行，目的是消除点图尺度差异。

$L_{depth}=\sum_{v \in \left \{ 1,2 \right \}} || \frac{1}{z} \cdot P_{v,1}- \frac{1}{\hat{z}}\cdot \hat{P}_{v,1} ||$

其中归一化因子 $z,\hat{z}$ 通过分别对真实情况和预测情况各两个图（输入就是两张无姿态图）中所有坐标点对于原点的差的集合作为分母进行归一化。

置信度图损失 $L_{conf}$ ：

$L_{conf}=\sum_{v \in \left \{ 1,2 \right \} }\sum_{i \in D^v} M_{v,1}^i \cdot L_{depth}(v,i)-\alpha \cdot log M_{v,1}^i$

其中M是像素对齐置信度图，类似于DUSt3R，D表示坐标点集合， $\left \{ v,1 \right \}$ 代表第v个视图对第1个视图， $\alpha$ 是超参数用于正则化。

2、2D信息特征提取

LSM框架中利用一个预训练的2D多模态模型LSeg（未提及）来提取2D特征信息，通过引入多模态的特征嵌入，可能引入了文本特征嵌入，之后通过分词模块将特征映射到潜在空间，最终输出语义特征图。

这里引入一个Dist特征损失：

$L_{dist}=1-sim(\hat{S},S)=1-\frac{\hat{S} \cdot S}{||\hat{S}|| \ ||S||}$

其中 $\hat{S},S$ 分别代表真实特征图和预测特征图。

3、点特征融合

首先输入密集几何预测得到的点图，经部分Point Transformer的encoder部分得到中间层点特征，之后将密集几何预测中的encoder输出与LSeg中的特征信息concat到中间层，并经过Decoder部分（含跨视角交叉注意力机制，也是保证视角一致性的），分别经过两个并行MLP分支得到不同的4个参数，一个是RGB高斯参数用于一般三维重建，一个是语义信息高斯参数用于三维语义重建。

连带密集几何预测的输出点坐标（用于高斯分布的中心位置 $\mu$ ），RGB高斯分布五个参数记为 $\mu_a,\alpha_a,s_a,r_a,F_a$ ，语义特征高斯分布记为 $\mu_b,\alpha_b,s_b,r_b,F_b$ 。