虚-实和实-虚的场景图像合成方法

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虚-实图像合成方法

即使是*复杂的游戏，其实时渲染依然⽆法实现真实的现实场景，⼈眼⼀眼就能分辨模拟图像和真实图像。Intel的工作EPE（Enhancing Photorealistic Enhancement）【1】利⽤游戏引擎渲染过程中产⽣的中间结果G-Buffers，作为训练卷积神经⽹络的额外输⼊信号，可进⼀步增强游戏中图像的真实性。不直接⽣成数据，⽽是在已经渲染的图像上进⾏增强，集成场景信息来合成⼏何和语义⼀致的图像。

在EPE中，卷积网络利用传统渲染流水线生成中间表征G-buffers，提供景深、形状、光照、透明度、材质等特征信息；通过对抗目标训练，在多个感知层提供监督信号，用GAN的鉴别器评估增强图像的真实性；在训练过程中对图像块进行采样，以消除图像伪影。

其网络模型有两个改进点：

1）普通卷积取代strided convolution；

2）渲染-觉察非规范化（rendering-aware denormalization, RAD）模块，取代BN层。

如图所示EPE的总体框架：图像增强网络（Image Enhancement Network）可以转换渲染的图像，除了图像，还有来自传统图形学流水线的渲染信息G-buffer，网络提取多尺度G- buffer特征张量，由G-buffer编码器网络（Encoder）编码；通过LPIPS（Learned Perceptual Image Patch Similarity）损失保持渲染图像的结构，以及感知鉴别器（Perceptual Discriminator）*大化增强图像的真实性，这样联合训练两个网络。

如图是图像增强网络架构：让RAD模块替换HRNet中的BN层，形成一个RAD-块（RB）；HRNet每个分支，在匹配尺度接收一个G-buffer特征张量。

RAD通过来自传统渲染流水线的编码几何、材质、照明和语义信息来调整图像特征张量。图像特征通过Group Normalization进行归一化，然后通过每个元素权重进行尺度伸缩和移位。学习权重并适应G- buffer编码器接收的G- buffer特征。为了更好地适应权重，通过每个RAD模块内的三个残差块来变换G-buffer特征。

如图是G-buffer编码器网络架构图：考虑不同的数据类型和G- buffer的不同空间密度，通过多个流（0–c）处理这些特征，融合到一个和one-hot编码目标ID一致的联合表征中；通过残差块进一步变换特征；与图像增强网络中的分支，尺度做到匹配。

在G-buffer编码器和RAD模块中，都采用残差块：由卷积层（核大小为3）组成，具有频谱归一化（spectral normalization）和ReLU。

如图是感知鉴别器网络架构图：感知鉴别器评估增强图像的真实性，其由预训练的鲁棒分割（MSeg）和感知（VGG）网络（绿色）组成；通过标签图和感知特征张量提供**语义信息；图和张量被鉴别器网络获取，产生真实感分数图。

2.实-虚图像合成方法

当前的图像仿真工作要么无法实现真实感，要么无法模拟3D环境和其中的动态目标，从而失去了**控制和物理真实感。GeoSim【2】是Uber提出的一种几何-觉察图像合成过程，从其他场景提取动态目标以新姿态渲染，增强现有图像，合成新自动驾驶场景。

其构建一个具有真实几何形状和传感器数据外观的多样化3D目标库。在仿真过程中，合成方法完成几何-觉察的模拟工作：

1.在给定场景放置合理真实的目标，

2.从资产库中得到动态目标新视图，

3.合成和混合渲染该图像。

生成的合成图像具有真实感、交通-觉察和几何一致性，允许扩展到复杂用例。跨多个摄像头传感器进行远程逼真视频模拟，数据生成结果做下游任务数据增强。

如图所示是为自动驾驶通过几何-觉察合成的真实感视频仿真：一种数据驱动的图像处理方法，将动态目标插入现有视频中。生成的合成视频片段是高度逼真、布局清晰且几何一致，允许图像模拟扩展到复杂用例。

**通过执行3D目标检测和跟踪来推断场景中所有目标的位置。对于要插入的每个新目标，根据高清地图和现有检测的交通，选择放置位置以及使用哪个目标模型。然后，为新放置的目标使用智能驾驶员模型（IDM），为了使其运动逼真，考虑与其他参与者的交互并避免碰撞。该过程的输出定义了要呈现的新场景。然后，用具有3D遮挡推理的新视图渲染，对场景中的所有元素进行渲染，在新图像中创建新目标的外观。*后，用神经网络来填充插入目标的边界，创建任何丢失的纹理并处理不一致的照明。

如图是3D目标放置、片段检索和仿真示意图：3D-觉察场景表征、碰撞-觉察的位置设定和视频仿真概览。

希望在现有的图像中放置新目标，保证在规模、位置、方向和运动方面都是合理的。为了实现这一目标，利用城市中车辆行为的先验信息。用2D目标插入很难实现类似的真实感水平。因此，用有BEV车道位置的高清地图，目标位置参数化为BEV目标中心和方向三元组，随后用局部地面高程将其转换为6DoF姿态。

目标样本应该与现有目标有真实的物理交互，符合交通流，并在摄像头的视野中可见。为了实现这一点，从摄像头视野内的车道区域中随机采样一个位置，并从车道中检索方向。拒绝所有导致与其他参与者或背景目标碰撞的样本，*后得到目标在初始帧的放置。为模拟视频模拟中随时间推移的合理位置，用智能驾驶员模型（IDM）拟合运动模型，更新模拟目标的状态，与周围交通进行真实交互。

插入的目标必须遵守现有场景元素的遮挡关系。例如，植被、栅栏和其他动态目标可能具有不规则或薄的边界，使遮挡原因复杂化。一种简单的策略是，将插入目标的深度与现有3D场景的深度图进行比较，确定目标场景中插入目标及其阴影的遮挡，如图10-41所示：为了实现这一点，**通过一个深度补全网络（depth completion）估计目标图像的密集深度图。输入是RGB图像和通过激光雷达扫描投影到图像上而获取的稀疏深度图。用这个目标的渲染深度，评估目标图像的深度是否小于相应目标像素的深度，可计算得到遮挡掩码。

在遮挡推理之后，渲染的图像可能看起来仍然不真实，因为插入片段可能是与目标场景不一致的照明和颜色平衡、还有边界处的差异，以及来源视图的缺失区域。为了解决这些问题，用图像合成网络（SynNet）将源片段自然地混合到目标场景，如图所示：网络将目标背景图像、渲染的目标物体（target object）以及目标轮廓作为输入，并输出自然合成背景和渲染目标的*终图像。

合成网络架构类似于图像补全网络，只是将渲染的目标掩码作为附加输入。网络用目标场景中实例分割掩码图像进行训练。

3 参考文献

【1】S R. Richter, H Ab Alhaija, and V Koltun，“Enhancing Photorealistic Enhancement“（EPE），IEEE T-PAMI，2021

【2】Y Chen， F Rong，S Duggal， S Wang，X Yan，S Manivasagam，S Xue，E Yumer，R Urtasun，“GeoSim: Realistic Video Simulation via Geometry-Aware Composition for Self-Driving“，arXiv 2101.06543，2021

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