看到下面这张动图，你会想到什么？是谷歌地球，还是苹果自带的 3D 地图？
 
 
 
其实都不是，它是用卫星和航拍图片直接渲染生成的洛杉矶。很难想象，如此精细的城市 3D 模型，竟然是用几张不同角度和高度的 2D 图片重建的。
 
这项研究来自香港中文大学多媒体实验室团队，叫做 CityNeRF。
 
说到这里，有人应该想到了这两年大热的“神经辐射场”（NeRF），它可以用多张角度照片重建 3D 对象，性能出色。量子位之前对此进行了相关报道和解读。
 
 
 
NeRF 虽然恢复室内场景效果惊艳，但是直接用到城市级的卫星地图上，却面临着巨大的挑战。
 
首先是拍摄相机有很大的运动自由度。随着相机的上升，场景中的地物外观越来越粗糙，几何细节越来越少，纹理分辨率越来越低。
 
 
通过这种方式，CityNeRF 可以稳健地学习跨场景所有尺度的表示层次结构。
 
CityNeRF 引入了两个特殊的设计：
 
1、具有残差块结构的生长模型：
 
在每个训练阶段附加一个额外的块来扩展模型。每个块都有自己的输出 head，用于预测连续阶段之间的颜色和密度残差，促使块在近距离观察中关注新兴细节；
 
2、包容的多级数据监督：
 
每个块的输出 head 由从最远尺度到其对应尺度的图像联合监督。
 
换句话说，最后一个块接受所有训练图像的监督，而最早的块只暴露于最粗尺度的图像。通过这样的设计，每个块模块都能够充分利用其能力，在更近的视图中对复杂的细节进行建模，并保证尺度之间一致的渲染质量。
 
 
 
总体来说，CityNeRF 是一种渐进式学习范式，可同步增长 NeRF 模型和训练集。从用浅基块拟合远景开始，随着训练的进行，添加新的块以适应越来越近的视图中出现的细节。
 
该策略有效地激活了位置编码中的高频通道，并随着训练的进行展开更复杂的细节。
 
简而言之，使用基本神经网络多层感知器的权重，NeRF 将提前处理所有图像，知道其观点位置。NeRF 将使用相机的光线找到每个像素的颜色和密度。
 
因此，它知道相机的方向，并可以同时使用所有数组来了解深度和相应的颜色。然后，使用损失函数优化了神经网络的收敛性，
 
模型训练数据数据来自 Google Earth Studio 中的 12 个城市图像。结果显示在几种常见重建模型中达到了最佳的效果。