論文の概要: ReLight My NeRF: A Dataset for Novel View Synthesis and Relighting of Real World Objects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.10448v1
• Date: Thu, 20 Apr 2023 16:43:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-21 12:28:27.693905
• Title: ReLight My NeRF: A Dataset for Novel View Synthesis and Relighting of Real World Objects
• Title（参考訳）: relight my nerf: 現実世界のオブジェクトの新しいビュー合成とリライトのためのデータセット
• Authors: Marco Toschi, Riccardo De Matteo, Riccardo Spezialetti, Daniele De Gregorio, Luigi Di Stefano, Samuele Salti
• Abstract要約: 本研究では,1光時(OLAT)条件下で現実世界の物体をフレーミングするReNe(Relighting NeRF)と呼ばれる新しいデータセットを提案する。 我々は、複雑な幾何学と挑戦的な材料を持つ様々な物体を描いた合計20のシーンを公開します。 各シーンには、40のOLAT条件下で50の視点から取得された2000の画像が含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.526827265012045
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we focus on the problem of rendering novel views from a Neural Radiance Field (NeRF) under unobserved light conditions. To this end, we introduce a novel dataset, dubbed ReNe (Relighting NeRF), framing real world objects under one-light-at-time (OLAT) conditions, annotated with accurate ground-truth camera and light poses. Our acquisition pipeline leverages two robotic arms holding, respectively, a camera and an omni-directional point-wise light source. We release a total of 20 scenes depicting a variety of objects with complex geometry and challenging materials. Each scene includes 2000 images, acquired from 50 different points of views under 40 different OLAT conditions. By leveraging the dataset, we perform an ablation study on the relighting capability of variants of the vanilla NeRF architecture and identify a lightweight architecture that can render novel views of an object under novel light conditions, which we use to establish a non-trivial baseline for the dataset. Dataset and benchmark are available at https://eyecan-ai.github.io/rene.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,観測されていない光条件下でのニューラルラジアンス場(NeRF)からの新たなビューのレンダリング問題に焦点を当てる。 この目的のために我々は,ワンライト・アット・タイム(OLAT)条件下で現実世界の物体をフレーミングするReNe(Relighting NeRF)と呼ばれる新しいデータセットを導入する。 我々の買収パイプラインは、それぞれカメラと全方向ポイントワイド光源という2つのロボットアームの保持を活用している。 複雑な幾何学と難解な素材を持つ様々な物体を描いた合計20のシーンを公開する。 各シーンには、40の異なるオーラト条件の下で50の異なる視点から取得された2000の画像が含まれている。 データセットを活用することにより,バニラ型NeRFアーキテクチャのリライティング能力に関するアブレーション研究を行い,新しい光条件下でオブジェクトの新たなビューを描画できる軽量アーキテクチャを特定し,データセットの非自明なベースラインを確立する。 datasetとbenchmarkはhttps://eyecan-ai.github.io/reneで入手できる。

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