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自打伯克利和谷歌联合打造的NeRF横空出世，江湖上静态图变动图的魔法就风靡开来。
不过，想要像这样依靠AI来简化3D动态效果的制作，算力开销可不小：
以NeRF为例，想要在1440×1600像素、90Hz的VR头盔中实现实时渲染，需要37 petaFLOPS（每秒10^15次浮点运算）的算力——这在目前的GPU上根本不可能实现。
怎么降低点计算复杂度？
现在，来自奥地利格拉兹科技大学和Facebook的研究人员，就想出一招：引入真实深度信息。
就这一下，很快的，推理成本最高能降低48倍，并且只用1个GPU，就能以每秒20帧的速度实现交互式渲染。
画质什么的，也没啥影响，甚至还能有所提升：
具体是怎样一招，咱们往下接着聊。
基于深度预言网络的NeRF
首先需要说明的是，NeRF，即神经辐射场（neural radiance field）方法，是沿相机射线采样5D座标，来实现图像合成的。
也就是说，在NeRF的渲染过程中，需要对每条射线都进行网络评估，以输出对应的颜色和体积密度值等信息。
这正是造成NeRF在实时渲染应用中开销过大的主要原因。
而现在，格拉兹科技大学和Facebook的研究人员发现，引入真实深度信息，只考虑物体表面周围的重要样本，每条视图射线（view ray）所需的样本数量能够大大减少，并且不会影响到图像质量。
基于此，他们提出了DONeRF。
DONeRF由两个网络组成，其一，是Sampling Oracle Network，使用分类法来预测沿视图射线的最佳采样位置。
具体来说，这个深度预言网络通过将空间沿射线离散化，并预测沿射线的采样概率，来预测每条射线上的多个潜在采样对象。
如下图所示，3个颜色通道编码了沿射线的3种最高采样概率，灰度值表明其中可能只有一个表面需要被采样，而彩色数值则表明这些样本需要在深度上展开。
其二，是一个着色网络，使用类似于NeRF的射线行进累积法来提供RGBA输出。
为了消除输入的模糊性，研究人员还将射线转换到了一个统一的空间，并使用非线性采样来追踪接近的区域。
另外，在两个网络之间，研究人员对局部采样进行扭曲，以使着色网络的高频预测被引导到前景上。
本文还引入了视图单元（view cell）的概念。一个视图单元被定义为一个具有主要方向和最大视角的边界框。
简单来说，这个边界框能够捕捉到所有源于框内、并且在一定旋转范围内的视图射线。
利用这样的方法，就可以对大场景进行分割，解决NeRF没有办法应用于大场景的问题。
此外，较小的视图单元减少了场景中的可见内容，因此可能会进一步提高成像质量。
对比结果
所以，DONeRF相较于前辈NeRF，到底能快多少?
不妨直接来看对比结果。
在相似的质量下，NeRF总共使用了256个样本。而DONeRF只用到了4个样本，在速度上可以实现20-48倍的提升。
并且在成像细节方面，DONeRF的图像边缘更为清晰。
研究人员还指出，在16个样本的情况下，从峰值信噪比（PSNR）来看，几乎所有场景中DONeRF都超越了NeRF。
传送门
论文地址：
https://arxiv.org/abs/2103.03231
项目地址：
https://depthoraclenerf.github.io/
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