单目视频驱动的非刚性神经辐射场：动态场景重建与创新视角合成

非刚性神经辐射场（NR-NeRF）是一种创新的深度学习方法，旨在解决单目视频动态场景的重建和新视点合成问题。它突破了传统的多视图捕捉限制，为用户提供一种利用手持消费级相机捕捉和渲染复杂动态场景的能力，如创造逼真的“子弹时间”视频效果。NR-NeRF的核心概念是将动态场景分解为规则的体积元素和非刚性变形部分，通过光线弯曲模型来表示场景随时间的变化。 其工作流程如下： 1. 输入： NR-NeRF接受单眼视频序列作为输入，这些视频记录了动态场景的实时变化。这种方法的目标是克服单眼视频中的严重约束问题，因为它们通常无法提供足够的信息来完整重建场景的时空几何和外观。 2. 技术创新：该方法引入了一个非刚性神经辐射场，它不仅捕捉静态场景的几何结构，还能学习和预测物体的变形路径。这通过光线弯曲的概念实现，使得光线在穿过非刚性变形区域时发生弯曲，模拟出动态场景的真实感。 3. 刚性网络：为了提高稳定性，NR-NeRF还包括一个刚性网络，用于更好地区分场景中的刚性部分，如背景或静止物体，从而避免过度变形。这个网络的引入有助于保持渲染结果的自然和可信。 4. 自动学习：NR-NeRF的训练过程无需显式监督，能够自动学习跨时间和视图的密集对应关系，使得系统能够在没有外部标记的情况下执行复杂的视点变换和运动编辑，如运动夸张，增强了视频编辑的灵活性。 5. 应用前景：该技术的应用前景广泛，不仅限于电影和虚拟现实，也适用于增强现实领域，使得普通用户能够轻松地创作具有专业水准的动态场景视觉效果。 6. 开源承诺：NR-NeRF团队承诺开源他们的代码，以便于学术界和工业界的研究人员进一步探索和改进这一技术。 总结来说，非刚性神经辐射场为动态场景处理带来了革命性的进展，它结合了深度学习和光线跟踪技术，使得单目视频成为动态场景重建的强大工具，有望推动视频合成和交互体验的发展。