論文の概要: NeRS: Neural Reflectance Surfaces for Sparse-view 3D Reconstruction in the Wild

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.07604v3
• Date: Mon, 18 Oct 2021 04:03:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-19 12:43:05.670277
• Title: NeRS: Neural Reflectance Surfaces for Sparse-view 3D Reconstruction in the Wild
• Title（参考訳）: NeRS: 野生でのスパークビュー3次元再構成のためのニューラルリフレクタンス表面
• Authors: Jason Y. Zhang, Gengshan Yang, Shubham Tulsiani, Deva Ramanan
• Abstract要約: ニューラルリフレクタンスサーフェス(NeRS)と呼ばれる暗黙モデルの表面アナログを導入する。 NeRSは、球に微分される閉じた表面の神経形状の表現を学び、水密な再構成を保証する。 このようなデータから学習可能な表面ベースニューラル再構成は,体積的ニューラルレンダリングに基づく再構成よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.09093712055682
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Recent history has seen a tremendous growth of work exploring implicit representations of geometry and radiance, popularized through Neural Radiance Fields (NeRF). Such works are fundamentally based on a (implicit) volumetric representation of occupancy, allowing them to model diverse scene structure including translucent objects and atmospheric obscurants. But because the vast majority of real-world scenes are composed of well-defined surfaces, we introduce a surface analog of such implicit models called Neural Reflectance Surfaces (NeRS). NeRS learns a neural shape representation of a closed surface that is diffeomorphic to a sphere, guaranteeing water-tight reconstructions. Even more importantly, surface parameterizations allow NeRS to learn (neural) bidirectional surface reflectance functions (BRDFs) that factorize view-dependent appearance into environmental illumination, diffuse color (albedo), and specular "shininess." Finally, rather than illustrating our results on synthetic scenes or controlled in-the-lab capture, we assemble a novel dataset of multi-view images from online marketplaces for selling goods. Such "in-the-wild" multi-view image sets pose a number of challenges, including a small number of views with unknown/rough camera estimates. We demonstrate that surface-based neural reconstructions enable learning from such data, outperforming volumetric neural rendering-based reconstructions. We hope that NeRS serves as a first step toward building scalable, high-quality libraries of real-world shape, materials, and illumination. The project page with code and video visualizations can be found at https://jasonyzhang.com/ners.
• Abstract（参考訳）: 最近の歴史では、Neural Radiance Fields (NeRF)を通じて一般化された幾何学と放射の暗黙的な表現を探求する研究が著しく増えている。 このような作品は、基本的には(単純に)占有力の体積表現に基づいており、半透明な物体や大気汚染物質を含む多様なシーン構造をモデル化することができる。 しかし、現実世界のシーンの大部分はよく定義された表面で構成されているため、ニューラルリフレクタンス・サーフェス(Neural Reflectance Surfaces, NeRS)と呼ばれる暗黙的なモデルの表面アナログを導入する。 NeRSは、球に微分される閉じた表面の神経形状の表現を学び、水密な再構成を保証する。 さらに重要なことは、表面のパラメータ化により、NeRSは視野依存的な外観を環境照明、拡散色(アルベド)、および特異な「輝き」に分解する双方向表面反射関数(BRDF)を学習することができることである。 最後に、人工的なシーンで結果を図示したり、ラボ内で操作する代わりに、オンラインマーケットプレースから商品を販売するために、マルチビュー画像の新しいデータセットを組み立てます。 このような「野生の」マルチビュー画像セットは、未知/粗いカメラ推定を持つ少数のビューを含む多くの課題を提起する。 このようなデータから学習可能な表面ベースニューラル再構成は,体積的ニューラルレンダリングに基づく再構成よりも優れていることを示す。 私たちはNeRSが、現実世界の形状、素材、照明のスケーラブルで高品質なライブラリを構築するための第一歩になることを期待しています。 コードとビデオビジュアライゼーションを備えたプロジェクトページはhttps://jasonyzhang.com/ners.com/nersにある。

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