論文の概要: Neural Microfacet Fields for Inverse Rendering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.17806v1
• Date: Fri, 31 Mar 2023 05:38:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-03 15:20:07.837899
• Title: Neural Microfacet Fields for Inverse Rendering
• Title（参考訳）: 逆レンダリングのためのニューラルマイクロファセットフィールド
• Authors: Alexander Mai, Dor Verbin, Falko Kuester, Sara Fridovich-Keil
• Abstract要約: 本研究では,シーンの画像から材料,幾何学,環境照明を復元する手法を提案する。 本手法では, 各試料を(潜在的に不透明な)表面として扱うことにより, ボリューム設定内にマイクロファセット反射率モデルを用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.36413501859184
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present Neural Microfacet Fields, a method for recovering materials, geometry, and environment illumination from images of a scene. Our method uses a microfacet reflectance model within a volumetric setting by treating each sample along the ray as a (potentially non-opaque) surface. Using surface-based Monte Carlo rendering in a volumetric setting enables our method to perform inverse rendering efficiently by combining decades of research in surface-based light transport with recent advances in volume rendering for view synthesis. Our approach outperforms prior work in inverse rendering, capturing high fidelity geometry and high frequency illumination details; its novel view synthesis results are on par with state-of-the-art methods that do not recover illumination or materials.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,シーン画像から材料,幾何学,環境照明を復元するニューラルマイクロファセット場を提案する。 本手法では, 各試料を(潜在的に不透明な)表面として扱うことにより, ボリューム設定内にマイクロファセット反射率モデルを用いる。 表面ベースのモンテカルロレンダリングをボリューム設定で使用することで、表面ベースの光輸送における数十年の研究と、ビュー合成のためのボリュームレンダリングの最近の進歩を組み合わせることで、逆レンダリングを効率的に行うことができる。 提案手法は, 逆レンダリング, 高忠実度幾何, 高周波照明の詳細を捉え, その新しいビュー合成結果は, 照明や材料を回復しない最先端の手法と同等である。

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