論文の概要: IBL-NeRF: Image-Based Lighting Formulation of Neural Radiance Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08202v1
• Date: Sat, 15 Oct 2022 05:38:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-18 19:01:03.077857
• Title: IBL-NeRF: Image-Based Lighting Formulation of Neural Radiance Fields
• Title（参考訳）: IBL-NeRF:画像に基づくニューラルラジアンス場の照明定式化
• Authors: Changwoon Choi, Juhyeon Kim, Young Min Kim
• Abstract要約: 大規模屋内シーンのニューラル放射場(NeRF)を固有成分に分解するIRB-NeRFを提案する。 複雑なオブジェクトレイアウトとライト構成を持つシーンで、以前の作業では処理できなかったパフォーマンスを実演する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.915848175689936
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose IBL-NeRF, which decomposes the neural radiance fields (NeRF) of large-scale indoor scenes into intrinsic components. Previous approaches for the inverse rendering of NeRF transform the implicit volume to fit the rendering pipeline of explicit geometry, and approximate the views of segmented, isolated objects with environment lighting. In contrast, our inverse rendering extends the original NeRF formulation to capture the spatial variation of lighting within the scene volume, in addition to surface properties. Specifically, the scenes of diverse materials are decomposed into intrinsic components for image-based rendering, namely, albedo, roughness, surface normal, irradiance, and prefiltered radiance. All of the components are inferred as neural images from MLP, which can model large-scale general scenes. By adopting the image-based formulation of NeRF, our approach inherits superior visual quality and multi-view consistency for synthesized images. We demonstrate the performance on scenes with complex object layouts and light configurations, which could not be processed in any of the previous works.
• Abstract（参考訳）: 大規模屋内シーンのニューラル放射場(NeRF)を固有成分に分解するIRB-NeRFを提案する。 NeRFの逆レンダリングに対する従来のアプローチは、暗黙のボリュームを明示的な幾何学のレンダリングパイプラインに適合させ、セグメンテーションされた孤立したオブジェクトのビューを環境照明に近似させる。 対照的に、我々の逆レンダリングは、表面特性に加えて、シーンボリューム内の光の空間的変動を捉えるために、元のNeRF定式化を拡張している。 具体的には、多彩な素材のシーンを、画像ベースのレンダリング、すなわちアルベド、粗さ、表面の正常性、照射性、および予めフィルターされた放射率に分解する。 すべてのコンポーネントは、大規模な一般的なシーンをモデル化可能な、MLPのニューラルイメージとして推論される。 画像に基づくNeRFの定式化を採用することにより,合成画像の視覚的品質と多視点整合性を継承する。 我々は、複雑なオブジェクトレイアウトとライトコンフィグレーションを備えたシーンのパフォーマンスをデモするが、これは以前のどの作業でも処理できない。

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