論文の概要: Deep Lighting Environment Map Estimation from Spherical Panoramas

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.08000v1
• Date: Sat, 16 May 2020 14:23:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-12-02 13:49:59.740586
• Title: Deep Lighting Environment Map Estimation from Spherical Panoramas
• Title（参考訳）: 球状パノラマからの深部照明環境マップの推定
• Abstract要約: 本稿では,単一のLDR単分子球状パノラマからHDR照明環境マップを推定するデータ駆動モデルを提案する。 データジェネレータと監視機構として画像ベースのリライティングを活用するために,表面形状の可用性を活用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Estimating a scene's lighting is a very important task when compositing synthetic content within real environments, with applications in mixed reality and post-production. In this work we present a data-driven model that estimates an HDR lighting environment map from a single LDR monocular spherical panorama. In addition to being a challenging and ill-posed problem, the lighting estimation task also suffers from a lack of facile illumination ground truth data, a fact that hinders the applicability of data-driven methods. We approach this problem differently, exploiting the availability of surface geometry to employ image-based relighting as a data generator and supervision mechanism. This relies on a global Lambertian assumption that helps us overcome issues related to pre-baked lighting. We relight our training data and complement the model's supervision with a photometric loss, enabled by a differentiable image-based relighting technique. Finally, since we predict spherical spectral coefficients, we show that by imposing a distribution prior on the predicted coefficients, we can greatly boost performance. Code and models available at https://vcl3d.github.io/DeepPanoramaLighting.
• Abstract（参考訳）: シーンの照明を推定することは、現実の環境で合成されたコンテンツを合成する際に非常に重要なタスクである。 本研究では,単一のLDR単分子球状パノラマからHDR照明環境マップを推定するデータ駆動モデルを提案する。 照明推定タスクは、困難かつ不適切な問題であるだけでなく、データ駆動方式の適用性を妨げている、脆弱な照明基礎真理データの欠如にも悩まされる。 データ生成機構と監視機構として画像ベースのリライティングを採用するために,表面形状の可用性を活用して,この問題にアプローチする。 これは、プレベイクされた照明に関する問題を克服するのに役立つ、グローバルなランゲル主義の仮定に依存している。 我々は、トレーニングデータをリライトし、識別可能な画像ベースのリライト技術によって可能となる測光損失でモデルの監督を補完する。 最後に, 球面スペクトル係数を予測することにより, 予測係数に先立って分布を付与することにより, 性能を大幅に向上させることができることを示す。 コードとモデルはhttps://vcl3d.github.io/deeppanoramalightingで入手できる。

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