RegNeRF，FreeNeRF: 神经辐射场的自由频率正则化，几何正则化，外观正则化，遮挡正则化

概要：

一论文 RegNeRF: Regularizing Neural Radiance Fields for View Synthesis from Sparse Inputs

1.几何正则化

2.外观正则化

二论文 FreeNeRF: Improving Few-shot Neural Rendering with Free Frequency Regularization

3 频率正则化和自由频率正则化

3.1 自由频率正则化的实现方式：

4 遮挡正则化

概要：

正则化方法可以在神经辐射场中用于优化模型的性能和泛化能力。它们通过在训练过程中引入相应的损失函数来约束生成的结果，以达到预期的效果。具体的实现方式可以根据任务需求和模型特点进行调整和优化。本文针对神经辐射场的自由频率正则化，几何正则化，外观正则化，遮挡正则化进行解析。

神经辐射场的自由频率正则化（Free Frequency Regularization）是一种用于改善少样本神经渲染（Neural Rendering）的方法，它通过对频率成分的正则化来提高模型的性能和泛化能力。

在自由频率正则化中，模型的输出频率成分被限制在一定的范围内，以避免过度拟合或过度平滑。具体实现方式可以是通过限制频率范围或对频率进行约束。

几何正则化（Geometry Regularization）是一种用于保持模型生成的场景几何结构一致性的正则化方法。它通过在训练过程中引入几何相关的损失函数，如平滑度损失或表面正则化损失，来约束生成的几何结构。这样可以防止模型在生成过程中出现不合理的几何形状。

外观正则化（Appearance Regularization）用于保持模型生成的场景外观一致性。它通过在训练过程中引入外观相关的损失函数，如颜色一致性损失或纹理损失，来约束生成的外观。这样可以确保模型生成的图像在不同视角下具有一致的外观特征。

遮挡正则化（Occlusion Regularization）用于处理遮挡现象，即场景中某些物体遮挡了其他物体的情况。它通过引入遮挡相关的损失函数，如遮挡一致性损失或深度遮挡损失，来约束模型生成的图像中的遮挡关系。这样可以提高模型对于遮挡情况的处理能力，生成更真实和准确的图像。

一论文 RegNeRF: Regularizing Neural Radiance Fields for View Synthesis from Sparse Inputs

https://arxiv.org/pdf/2112.00724v1.pdfhttps://arxiv.org/pdf/2112.00724v1.pdf中提出几何正则化和外观正则化。

RegNeRF 论文简介：RegNeRF是一篇关于神经辐射场（Neural Radiance Fields, NeRF）的论文，旨在解决从稀疏输入进行视图合成时的问题，并提出了一种正则化方法来改善NeRF模型的性能。

传统的NeRF模型在视图合成任务中通常需要密集的输入视图，而这在实际应用中往往是不可行的。RegNeRF的目标是在只有少量稀疏输入视图的情况下实现高质量的视图合成。

为了实现这一目标，RegNeRF提出了两个关键的正则化策略。首先，它引入了空间正则化，通过在训练过程中约束场景的空间连续性来提高模型的泛化能力。具体而言，它使用了一个自适应的平滑项，使得模型在稀疏输入视图之间能够产生连贯的表面。这有助于提高合成视图的准确性和细节保持能力。

其次，RegNeRF提出了视角正则化，通过约束模型在不同视角上的一致性来提高合成视图的质量。它引入了一个视角一致性损失，鼓励模型在不同视角下生成一致的场景表示。这有助于减少合成视图中的伪影和失真，提高渲染结果的真实感和准确性。

通过这两种正则化策略的组合，RegNeRF在稀疏输入视图的情况下取得了显著的视图合成质量改进。实验结果表明，与传统的NeRF模型相比，RegNeRF能够生成更准确、更真实的合成视图，并在稀疏输入条件下具有更好的鲁棒性和泛化能力。这使得RegNeRF在从少量输入数据进行视图合成的实际应用中具有更广阔的潜力和适用性。

上图概述。NeRF通过优化重建损失来针对给定的输入图像（蓝色相机）进行训练。然而，对于稀疏输入，这会导致退化的解决方案。

在本研究中，我们提出对未观察到的视角（红色相机）进行采样，并对从这些视角渲染的补丁的几何和外观进行正则化。

具体而言，我们通过场景中的光线并使用神经辐射场f θ 渲染未观察到的视角的补丁。然后，我们通过经过训练的归一化流模型φ将预测的RGB补丁输入，并最大化预测的对数似然来对外观进行正则化。

我们通过在渲染的深度补丁上施加平滑性损失来对几何进行正则化。我们的方法可以产生一致的3D表示，即使在稀疏输入的情况下，也可以渲染出逼真的新视角。

1.几何正则化

几何正则化是一种在神经辐射场（NeRF）中用于约束几何信息的技术。它的目的是确保生成的3D场景具有平滑和一致的几何结构，从而提高视觉合成和重建的质量。

在NeRF中，场景的几何信息由深度值表示，它们用于计算相机射线与场景中的交点。然而，在稀疏输入情况下，由于缺乏足够的观测数据，可能会导致场景的几何结构出现不连续或不一致的问题。

为了解决这个问题，几何正则化通过引入额外的约束来平滑深度值的变化。具体而言，它通过计算深度图的梯度，并对梯度进行正则化损失的最小化，以确保深度值的连续性和一致性。这意味着在相邻的像素之间，深度值的变化应该是平滑的，不应该出现剧烈的跳变或不连续性。

通过应用几何正则化，NeRF能够生成更加平滑和一致的场景几何，提高重建和合成结果的质量。它有助于消除由于稀疏输入而引起的几何不一致性，并提供更准确和可靠的3D场景表示。

2.外观正则化

外观正则化是一种在神经辐射场（NeRF）中用于约束场景外观信息的技术。它的目的是确保生成的3D场景具有逼真和一致的外观，从而提高视觉合成和重建的质量。

在NeRF中，场景的外观信息由RGB颜色值表示，它们用于生成逼真的图像。然而，由于稀疏输入或噪声等因素的影响，可能会导致生成的图像出现不一致或不逼真的外观问题。

为了解决这个问题，外观正则化引入额外的约束来提高生成图像的逼真度和一致性。具体而言，它使用一个训练好的归一化流模型对预测的RGB图像进行编码，并通过最大化预测的对数似然来优化外观的一致性。这意味着生成的图像的外观应该与观测到的图像保持一致，并且具有合理的颜色分布和纹理特征。

通过应用外观正则化，NeRF能够生成更逼真和一致的场景外观，提高重建和合成结果的质量。它有助于消除由于稀疏输入或噪声引起的外观不一致性，并提供更准确和可靠的图像合成和重建。

二论文 FreeNeRF: Improving Few-shot Neural Rendering with Free Frequency Regularization

https://paperswithcode.com/paper/freenerf-improving-few-shot-neural-renderinghttps://paperswithcode.com/paper/freenerf-improving-few-shot-neural-rendering提出自由频率正则化和遮挡正则化。

《FreeNeRF: Improving Few-shot Neural Rendering with Free Frequency Regularization》是一篇关于改进少样本神经渲染的论文。该论文提出了一种名为FreeNeRF的方法，通过引入自由频率正则化来提高少样本神经渲染的效果。

在神经渲染中，少样本问题指的是在只有少量输入视图的情况下合成新视图的任务。传统的神经渲染方法在少样本情况下面临着挑战，容易产生伪影和不一致性。FreeNeRF旨在解决这个问题，并改善少样本神经渲染的质量。

FreeNeRF的关键创新点是引入自由频率正则化。传统的频率正则化方法在训练期间会逐渐增加频率的可见范围，以提高高频细节的表示能力。然而，这种方法会导致在少样本情况下过度拟合，并且无法处理复杂的场景。相反，FreeNeRF采用自由频率正则化，允许频率范围在训练过程中自由变化，以适应不同样本的需求。这样可以更好地平衡高频细节和模型的泛化能力。

实验结果表明，FreeNeRF在少样本神经渲染任务中取得了显著的改进。它能够生成更真实、更一致的合成图像，并且对于复杂的场景和大尺度视角变化也具有较好的适应性。因此，FreeNeRF为少样本神经渲染提供了一种有效的方法，有助于改善合成图像的质量和准确性。

3 频率正则化和自由频率正则化

在NeRF中，频率正则化是一种技术，用于控制隐式神经辐射场模型的高频成分，以避免过度平滑的输出结果。

NeRF模型通过多层感知机（MLP）对场景的颜色和密度进行建模。然而，由于模型的参数数量较大，它具有较高的容量，可能会导致过度拟合和细节丢失的问题。为了解决这个问题，引入频率正则化来约束模型的输出。

频率正则化的核心思想是通过限制模型的输出在频域上的能量分布，减少高频成分的影响。一种常用的频率正则化方法是使用频率掩码，其中在训练过程中逐渐减小高频部分的权重，从而限制模型在高频区域的输出变化。

具体而言，在NeRF中，频率正则化通过引入一个频率掩码来实现。这个频率掩码是一个与模型参数相关的函数，它在训练的不同阶段逐渐减小高频部分的权重。通过调整频率掩码的形状和衰减速度，可以灵活地控制模型的输出在不同频率上的平滑程度。

通过频率正则化，NeRF模型可以在保持场景细节的同时减少过度拟合的风险，从而提高模型的泛化能力和表达能力。这有助于生成更真实、更细节的渲染结果，并提高模型在不同视角和光照条件下的稳定性和鲁棒性。

3.1 自由频率正则化的实现方式：

由频率正则化的具体实现方式如下：

频率范围自适应：传统的频率正则化方法会固定增加频率范围，但在少样本情况下容易导致过度拟合。相反，自由频率正则化允许频率范围在训练过程中自由变化。具体地，它采用自适应的方式来决定每个频率的可见范围，以适应当前样本的需要。这样可以更好地平衡高频细节和模型的泛化能力。
频率权重学习：为了实现自由频率正则化，论文引入了一个频率权重网络，用于学习每个频率的权重。该网络的输入是当前渲染视图的特征表示，输出是每个频率的权重。通过学习这些权重，模型可以自适应地调整频率范围，以优化渲染结果。
频率正则化损失：在训练过程中，自由频率正则化通过引入频率正则化损失来约束频率的范围。这个损失函数的目标是将频率范围限制在一个合适的区间，以防止过度拟合和泛化能力不足。

通过以上实现方式，自由频率正则化能够在少样本神经渲染任务中提供更好的控制和适应性，从而改善合成图像的质量和准确性。

4 遮挡正则化

遮挡正则化是一种用于减少神经辐射场模型中相机附近密集浮动物体的技术。在神经辐射场中，当相机附近存在少量训练样本未覆盖到的区域时，模型可能会产生错误的密集浮动物体。

为了解决这个问题，遮挡正则化引入了一个二进制掩码向量，用于确定哪些点需要受到惩罚。在这个向量中，我们将与相机距离较近的前几个点（即正则化范围内的点）设置为1，其余点设置为0。这样，模型在训练过程中会被约束，尽量减少相机附近的密集浮动物体的生成。遮挡正则化的实现方法简单且易于计算，在训练过程中可以直接应用该损失函数，从而提高神经辐射场模型的性能。

由于训练视角有限以及问题的不适定性，新视角中可能仍会存在某些特征性伪影。这些故障模式通常表现为位于相机极近位置的“墙壁”或“浮动物”。

其中， $m_{k}$ 是一个二进制掩码向量，确定是否对点进行惩罚，而 $\sigma _{k}$ 表示按离原点（由近到远）顺序在光线上采样的K个点的密度值。为了减少相机附近的密集体浮动物体，我们将 $m_{k}$ 的值设置为1，直到索引M（称为正则化范围），其余的值设置为0。遮挡正则化损失易于实现和计算。