NeRF 大家都很熟悉了，但是你聽(tīng)說(shuō)過(guò) LERF 嗎？本文中，來(lái)自 UC 伯克利的研究者將語(yǔ)言嵌入到 NeRF 中，并在 3D 場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)靈活的自然語(yǔ)言查詢。

NeRF（Neural Radiance Fields）又稱神經(jīng)輻射場(chǎng)，自從被提出以來(lái)，火速成為最為熱門(mén)的研究領(lǐng)域之一，效果非常驚艷。然而，NeRF 的直接輸出只是一個(gè)彩色的密度場(chǎng)，對(duì)研究者來(lái)說(shuō)可用信息很少，缺乏上下文就是需要面對(duì)的問(wèn)題之一，其效果是直接影響了與 3D 場(chǎng)景交互界面的構(gòu)建。

但自然語(yǔ)言不同，自然語(yǔ)言與 3D 場(chǎng)景交互非常直觀。我們可以用圖 1 中的廚房場(chǎng)景來(lái)解釋?zhuān)ㄟ^(guò)詢問(wèn)餐具在哪，或者詢問(wèn)用來(lái)攪拌的工具在哪，以這種方式就可以在廚房里找到物體。不過(guò)完成這項(xiàng)任務(wù)不僅需要模型的查詢能力，還需要能夠在多個(gè)尺度上合并語(yǔ)義等。

本文中，來(lái)自 UC 伯克利的研究者提出了一種新穎的方法，并命名為 LERF（Language Embedded Radiance Fields），該方法將 CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）等模型中的語(yǔ)言嵌入到 NeRF 中，從而使得這些類(lèi)型的 3D 開(kāi)放式語(yǔ)言查詢成為可能。LERF 直接使用 CLIP，無(wú)需通過(guò) COCO 等數(shù)據(jù)集進(jìn)行微調(diào)，也不需要依賴掩碼區(qū)域建議。LERF 在多個(gè)尺度上保留了 CLIP 嵌入的完整性，還能夠處理各種語(yǔ)言查詢，包括視覺(jué)屬性（如黃色）、抽象概念（如電流）、文本等，如圖 1 所示。

論文地址：https://arxiv.org/pdf/2303.09553v1.pdf

項(xiàng)目主頁(yè)：https://www.lerf.io/

LERF 可以實(shí)時(shí)交互地為語(yǔ)言提示提取 3D 相關(guān)示圖。例如在一張有小羊和水杯的桌子上，輸入提示小羊、或者水杯，LERF 就可以給出相關(guān) 3D 圖：

?

對(duì)于復(fù)雜的花束，LERF 也可以精準(zhǔn)定位：

?

廚房中的不同物體：

方法

該研究通過(guò)與 NeRF 聯(lián)合優(yōu)化語(yǔ)言場(chǎng)構(gòu)建了新方法 LERF。LERF 將位置和物理尺度作為輸入并輸出單個(gè) CLIP 向量。在訓(xùn)練期間，場(chǎng)（field）使用多尺度特征金字塔（pyramid）進(jìn)行監(jiān)督，該金字塔包含從訓(xùn)練視圖的圖像裁剪（crop）生成的 CLIP 嵌入。這允許 CLIP 編碼器捕獲不同尺度的圖像語(yǔ)境，從而將相同的 3D 位置與不同尺度的語(yǔ)言嵌入相關(guān)聯(lián)。LERF 可以在測(cè)試期間以任意尺度查詢語(yǔ)言場(chǎng)以獲得 3D 相關(guān)性映射。

由于從多尺度的多個(gè)視圖中提取 CLIP 嵌入，因此通過(guò) LERF 的 3D CLIP 嵌入獲得的文本查詢的相關(guān)性映射與通過(guò) 2D CLIP 嵌入獲得的相比更加本地化（localized），并且是 3D 一致的，可以直接在 3D 場(chǎng)中進(jìn)行查詢，而無(wú)需渲染多個(gè)視圖。

LERF 需要在以樣本點(diǎn)為中心的體積上學(xué)習(xí)語(yǔ)言嵌入場(chǎng)。具體來(lái)說(shuō)，該場(chǎng)的輸出是包含指定體積的圖像裁剪的所有訓(xùn)練視圖的平均 CLIP 嵌入。通過(guò)將查詢從點(diǎn)重構(gòu)為體積，LERF 可以有效地從輸入圖像的粗略裁剪中監(jiān)督密集場(chǎng)，這些圖像可以通過(guò)在給定的體積尺度上進(jìn)行調(diào)節(jié)以像素對(duì)齊的方式呈現(xiàn)。

LERF 本身會(huì)產(chǎn)生連貫的結(jié)果，但生成的相關(guān)性映射有時(shí)可能是不完整的，并且包含一些異常值，如下圖 5 所示。

為了規(guī)范優(yōu)化的語(yǔ)言場(chǎng)，該研究通過(guò)共享瓶頸引入了自監(jiān)督的 DINO。

在架構(gòu)方面，優(yōu)化 3D 中的語(yǔ)言嵌入不應(yīng)該影響底層場(chǎng)景表征中的密度分布，因此該研究通過(guò)訓(xùn)練兩個(gè)獨(dú)立的網(wǎng)絡(luò)來(lái)捕獲 LERF 中的歸納偏置（inductive bias）：一個(gè)用于特征向量（DINO、CLIP），另一個(gè)用于標(biāo)準(zhǔn) NeRF 輸出（顏色、密度）。

實(shí)驗(yàn)

為了展示 LERF 處理真實(shí)世界數(shù)據(jù)的能力，該研究收集了 13 個(gè)場(chǎng)景，其中包括雜貨店、廚房、書(shū)店、小雕像等場(chǎng)景。圖 3 選擇了 5 個(gè)具有代表性的場(chǎng)景，展示了 LERF 處理自然語(yǔ)言的能力。

圖 3。

圖 7 為 LERF 與 LSeg 的 3D 視覺(jué)對(duì)比，在標(biāo)定碗里的雞蛋中，LSeg 不如 LERF：

圖 8 表明，在有限的分割數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的 LSeg 缺乏有效表示自然語(yǔ)言的能力。相反，它僅在訓(xùn)練集分布范圍內(nèi)的常見(jiàn)對(duì)象上表現(xiàn)良好，如圖 7 所示。

不過(guò) LERF 方法還不算完美，下面為失敗案例，例如在標(biāo)定西葫蘆蔬菜時(shí)，會(huì)出現(xiàn)其他蔬菜：

審核編輯 ：李倩