論文の概要: SPIDR: SDF-based Neural Point Fields for Illumination and Deformation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08398v3
• Date: Fri, 7 Apr 2023 05:42:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-10 15:13:52.856732
• Title: SPIDR: SDF-based Neural Point Fields for Illumination and Deformation
• Title（参考訳）: SPIDR:SDFに基づく照明・変形のためのニューラルポイント場
• Authors: Ruofan Liang, Jiahao Zhang, Haoda Li, Chen Yang, Yushi Guan, Nandita Vijaykumar
• Abstract要約: 我々は新しいハイブリッド型ニューラルネットワークSDF表現であるSPIDRを紹介する。 環境光を学習するためのニューラル暗黙モデルを提案する。 シーンの照明をより正確に更新し,高品質な幾何編集を可能にするSPIDRの有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.246563675883777
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Neural radiance fields (NeRFs) have recently emerged as a promising approach for 3D reconstruction and novel view synthesis. However, NeRF-based methods encode shape, reflectance, and illumination implicitly and this makes it challenging for users to manipulate these properties in the rendered images explicitly. Existing approaches only enable limited editing of the scene and deformation of the geometry. Furthermore, no existing work enables accurate scene illumination after object deformation. In this work, we introduce SPIDR, a new hybrid neural SDF representation. SPIDR combines point cloud and neural implicit representations to enable the reconstruction of higher quality object surfaces for geometry deformation and lighting estimation. meshes and surfaces for object deformation and lighting estimation. To more accurately capture environment illumination for scene relighting, we propose a novel neural implicit model to learn environment light. To enable more accurate illumination updates after deformation, we use the shadow mapping technique to approximate the light visibility updates caused by geometry editing. We demonstrate the effectiveness of SPIDR in enabling high quality geometry editing with more accurate updates to the illumination of the scene.
• Abstract（参考訳）: ニューラルレイディアンス場(NeRFs)は近年,3次元再構成と新規なビュー合成のための有望なアプローチとして出現している。 しかし、NeRFベースの手法は、形状、反射率、照明を暗黙的にエンコードするので、ユーザがレンダリング画像でこれらの特性を明示的に操作することは困難である。 既存のアプローチでは、シーンの編集と幾何学の変形を制限できるだけである。 さらに、既存の作業では、オブジェクト変形後の正確なシーン照明が不可能である。 本稿では,新しいハイブリッド型ニューラルネットワークSDF表現であるSPIDRを紹介する。 SPIDRは点雲とニューラル暗示表現を組み合わせて、幾何学的変形と照明推定のための高品質な物体表面の再構成を可能にする。 物体変形と照明推定のためのメッシュと表面 シーンライティングのための環境照明をより正確に捉えるために,環境光を学習するためのニューラル暗黙モデルを提案する。 変形後のより正確な照明更新を可能にするために、影マッピング技術を用いて、幾何編集による光の可視性更新を近似する。 シーンの照明をより正確に更新し,高品質な幾何編集を可能にするSPIDRの有効性を実証する。

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