PlenOctrees 是一种用于实时渲染神经辐射场（NeRF）的高效数据结构，由 Alex Yu 等人于 2021 年在 ICCV 会议上提出 。该方法通过将 NeRF 模型转换为稀疏的八叉树（Octree）结构，显著提升了渲染速度，同时保持了图像质量。以下是关于 PlenOctrees 的详细介绍：
1. 基本概念
PlenOctrees 是一种基于八叉树的 3D 表示方法，用于存储和渲染神经辐射场。它通过将场景的密度（density）和球面谐波（Spherical Harmonics, SH）系数存储在八叉树的叶节点中，从而实现对视图依赖效果（如镜面反射）的高效处理 。这种结构使得 PlenOctrees 能够在不牺牲质量的前提下，大幅提升渲染速度。
2. NeRF-SH 模型
为了支持视图依赖效果，PlenOctrees 使用了改进的 NeRF 模型，称为 NeRF-SH。NeRF-SH 预测的是球面谐波系数（SH 系数）而不是原始的 RGB 颜色值。这样，模型可以将视向作为输入的一部分，从而保留视图依赖性。具体来说，NeRF-SH 在训练时预测每个 3D 采样点的密度 σ 和 SH 系数 z，这些信息可以被存储在 PlenOctree 的叶节点中 。
3. 转换过程
将训练好的 NeRF-SH 模型转换为 PlenOctree 的过程包括以下几个步骤：
- 网格评估：在较高的层次上评估网络，只保留密度值。
- 阈值过滤：通过阈值过滤体素，保留密度值较高的区域。
- 采样与平均：对每个剩余体素内的随机点进行采样，并对它们进行平均，以获得 SH 系数，并存储在 Octree 叶子中 。
4. 渲染过程
在渲染过程中，PlenOctree 的值是完全可微的，可以直接在原始训练图像上微调，以进一步提升图像质量。渲染过程通过八叉树结构进行光线交点的查找，并利用 SH 系数计算每个像素的颜色值。这种方法使得渲染速度显著提高，能够在 800×800 分辨率下以超过 150 FPS 的速度渲染，比传统 NeRF 快 3000 倍 。
5. 优化与训练
PlenOctree 可以直接优化以进一步最小化重建损失，这与竞争方法的质量相当或更好。此外，PlenOctree 的优化步骤可以加速训练时间，因为不再需要等待 NeRF 训练完全收敛。通过优化 PlenOctree，可以在较短时间内达到高质量的渲染效果 。
6. 动态场景扩展
为了处理动态场景，PlenOctrees 可以结合离散傅里叶变换（DFT）进行扩展，形成 Fourier PlenOctrees（FPO）。这种方法通过将密度和 SH 系数转换为傅里叶系数，实现了动态场景的快速生成和实时渲染。FPO++ 是一种改进的 Fourier PlenOctrees 方法，通过分析和增强压缩特性，进一步减少了压缩伪影，提高了渲染质量 。
7. 应用与优势
PlenOctrees 的主要优势在于其高效的渲染速度和高质量的图像输出。它不仅适用于静态场景，还可以通过动态扩展处理动态场景。此外，PlenOctrees 的内存效率高，模型大小较小，适合在资源受限的设备上运行。例如，PlenOctrees 的模型大小约为 2GB，而低分辨率版本的模型大小仅为 34-125MB，PSNR 损失约为 0.5-1.5 dB 。
8. 相关技术
PlenOctrees 是一种基于八叉树的 3D 表示方法，与 Plenoxels 和 PlenVDB 等其他数据结构相比，PlenOctrees 在查询时间和模型大小方面表现更优。Plenoxels 是一种基于稀疏体素的 3D 表示方法，而 PlenVDB 是一种基于 VDB（Volume Data Base）的 3D 表示方法。PlenOctrees 在这些方法中具有更高的效率和更小的内存占用 。
9. 未来发展方向
PlenOctrees 的未来发展方向包括进一步优化动态场景的处理能力，以及探索更高效的压缩和渲染算法。此外，PlenOctrees 可以与其他机器学习技术结合，如神经网络和深度学习，以实现更复杂的 3D 场景重建和渲染任务。
10. 总结
PlenOctrees 是一种高效的 3D 表示方法，通过将 NeRF 模型转换为稀疏的八叉树结构，显著提升了实时渲染的速度和图像质量。它不仅适用于静态场景，还可以通过动态扩展处理动态场景。PlenOctrees 的优势在于其高效的渲染速度、高质量的图像输出和良好的内存效率，使其成为 3D 场景重建和实时渲染领域的有力工具