論文の概要: NDJIR: Neural Direct and Joint Inverse Rendering for Geometry, Lights, and Materials of Real Object

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.00675v1
• Date: Thu, 2 Feb 2023 13:21:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-03 16:35:10.814591
• Title: NDJIR: Neural Direct and Joint Inverse Rendering for Geometry, Lights, and Materials of Real Object
• Title（参考訳）: ndjir: 実際の物体の幾何学、光、および材料のための神経直接および合同逆レンダリング
• Authors: Kazuki Yoshiyama, Takuya Narihira
• Abstract要約: 我々はニューラルダイレクトおよびジョイントリバースレンダリング(NDJIR)を提案する。 提案手法は, 実際のオブジェクトに対して, フォトグラム設定で意味論的に分解することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.665283675533071
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The goal of inverse rendering is to decompose geometry, lights, and materials given pose multi-view images. To achieve this goal, we propose neural direct and joint inverse rendering, NDJIR. Different from prior works which relies on some approximations of the rendering equation, NDJIR directly addresses the integrals in the rendering equation and jointly decomposes geometry: signed distance function, lights: environment and implicit lights, materials: base color, roughness, specular reflectance using the powerful and flexible volume rendering framework, voxel grid feature, and Bayesian prior. Our method directly uses the physically-based rendering, so we can seamlessly export an extracted mesh with materials to DCC tools and show material conversion examples. We perform intensive experiments to show that our proposed method can decompose semantically well for real object in photogrammetric setting and what factors contribute towards accurate inverse rendering.
• Abstract（参考訳）: 逆レンダリングの目標は、幾何、光、多視点画像の素材を分解することである。 この目的を達成するために、ニューラルダイレクトおよびジョイント逆レンダリング(NDJIR)を提案する。 レンダリング方程式の近似に依存する以前の研究と異なり、NDJIRは直接レンダリング方程式の積分に対処し、幾何学を共同で分解する:符号付き距離関数、光:環境と暗黙の光、材料:ベース色、粗さ、スペクトル反射率、強力で柔軟なボリュームレンダリングフレームワーク、ボクセルグリッド特徴、ベイズ前駆体。 本手法では, 物理的レンダリングを直接使用することにより, 抽出したメッシュをDCCツールにシームレスにエクスポートし, 材料変換例を示す。 提案手法は,フォトグラム設定における実物体のセマンティックな分解や,正確な逆レンダリングに寄与する要因を示すため,集中的な実験を行う。

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