本文介紹一下我組在ICCV2023的論文“S3IM: Stochastic Structural SIMilarity and Its Unreasonable Effectiveness for Neural Fields”。

S3IM這個工作背后的想法實際上很簡潔，從這個idea在腦海里形成到最后提交到ICCV2023不過2個月時間。

S3IM: Stochastic Structural SIMilarity and Its Unreasonable Effectiveness for Neural Fields

論文：arxiv.org/abs/2308.07032

代碼：github.com/Madaoer/S3IM-Neural-Fields

用一句話來總結(jié)這個工作就是——我們提出了一種即插即用的loss S3IM（隨機結(jié)構(gòu)相似性），可以近乎零成本地顯著提升現(xiàn)存NeRF類方法的性能指標。在幾個場景里，我們甚至可以把TensoRF和DVGO這些經(jīng)典模型的Test MSE Loss下降99%，同時把NeuS的幾何重建指標（比如Chamfer L1 Distance）改善超過60%。

這里我們先看幾組RGB和幾何重建的可視化結(jié)果。

不僅如此，還可以提高對圖像噪音的魯棒性。如下圖所示，S3IM的渲染結(jié)果明顯去掉了圖像里灰蒙蒙的噪音。

毫無疑問，S3IM極大地增強了現(xiàn)有的NeRF類方法。

S3IM的精髓在于以兩個像素集合之間的相似性作為訓練損失；像素集合一般包含數(shù)千個像素，這些像素一起貢獻了互相關(guān)聯(lián)的、全局的結(jié)構(gòu)信息。

而NeRF傳統(tǒng)的MSE是一種以兩個獨立像素之間的point-wise error作為訓練損失；所以MSE只包含了像素點孤立的信息、完全沒有遠距離或者全局的信息。

上面這兩段話就是S3IM的motivation。

為什么有結(jié)構(gòu)信息更好？

這是一個很好的問題。

但我們先回答另一個相關(guān)的問題，為什么NeRF的性能指標要有3個——PSNR、SSIM和LPIPS？

PSNR就是像素之間point-wise的度量。很早大家就發(fā)現(xiàn)，PSNR好不代表真的就好。

SSIM（結(jié)構(gòu)相似性）作為一種和人類視覺感知相關(guān)性更高的度量在2004年圖像評估領域應運而生。

LPIPS則是一種通過預訓練神經(jīng)網(wǎng)絡提取特征計算特征距離的指標（一般叫做感知指標）。

SSIM和LPIPS其實都具備衡量兩個像素集合之間相似性的能力，而且與人類視覺感知相關(guān)性都比PSNR高。

熟悉NeRF的讀者都知道，傳統(tǒng)NeRF訓練時是用MSE Loss。而PSNR和MSE其實就是一個簡單的對數(shù)關(guān)系。

MSE和PSNR這類point-wise指標都是不夠好的。一方面是和人類視覺感知相關(guān)性低，另一方面則是無法捕捉多個像素（像素集合）的整體信息。

那么SSIM和LPIPS可不可以直接作為NeRF的loss訓練呢？

其實也可以，但仍然不夠好。

因為SSIM和LPIPS都是基于卷積核的相似性度量，它們只能捕捉相近像素的局部信息，不能捕捉更遠的像素包含的結(jié)構(gòu)信息。

我們的ICCV工作就是把SSIM（Structural SIMilarity）這個經(jīng)典圖像質(zhì)量評估指標升級，變?yōu)镾3IM(Stochastic Structural SIMilarity)。

這個升級方式也很簡單。SSIM只能在圖像local patch用卷積核對吧。

那我們把NeRF訓練時每個minibatch的像素隨機拼接成一個patch（叫做stochastic patch），然后再用SSIM處理這些stochastic patch就行了。

有時候，真理就是這么樸實無華啊...

知名3D幾何重建開源框架SDFStudio也已經(jīng)把S3IM方法合并進去了。

最后再放一個量化的實驗結(jié)果。表里Multiplex即是我們的S3IM方法。

S3IM這個工作是我們Machine Learning for Fields系列工作的一環(huán)。我們在從機器學習的角度考慮場的問題。

無論是神經(jīng)輻射場還是其他什么場，廣義來說都是某個coordinate-wise的物理量。NeRF只是把輻射場的物理先驗知識（空間中包含發(fā)光氣體）嵌入了sampling的部分而已。這對3D場景表示不是完美的，但確實非常有用，也掀起了熱潮。