論文の概要: Neural-PBIR Reconstruction of Shape, Material, and Illumination

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.13445v2
• Date: Fri, 28 Jul 2023 07:49:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-31 15:52:48.176324
• Title: Neural-PBIR Reconstruction of Shape, Material, and Illumination
• Title（参考訳）: 形状, 材料, 照明のニューラルPBIR再構成
• Authors: Cheng Sun, Guangyan Cai, Zhengqin Li, Kai Yan, Cheng Zhang, Carl Marshall, Jia-Bin Huang, Shuang Zhao, Zhao Dong
• Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワークによるオブジェクト再構成と物理ベースのレンダリングを併用した堅牢なオブジェクト再構築パイプラインを提案する。 具体的には、私たちのパイプラインはまず、ニューラルネットワークのステージを利用して、物体の形状、反射率、照明の予測を高品質で不完全なものにします。 私たちのパイプラインは、品質と性能の面で既存の再構築方法よりも大幅に優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.397425108964875
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Reconstructing the shape and spatially varying surface appearances of a physical-world object as well as its surrounding illumination based on 2D images (e.g., photographs) of the object has been a long-standing problem in computer vision and graphics. In this paper, we introduce a robust object reconstruction pipeline combining neural based object reconstruction and physics-based inverse rendering (PBIR). Specifically, our pipeline firstly leverages a neural stage to produce high-quality but potentially imperfect predictions of object shape, reflectance, and illumination. Then, in the later stage, initialized by the neural predictions, we perform PBIR to refine the initial results and obtain the final high-quality reconstruction. Experimental results demonstrate our pipeline significantly outperforms existing reconstruction methods quality-wise and performance-wise.
• Abstract（参考訳）: 物体の2d画像(例えば写真)に基づく物理世界の物体の形状と空間的に変化する表面の外観の再構築は、コンピュータビジョンやグラフィックスにおいて長年の課題となっている。 本稿では,ニューラルベースオブジェクト再構成と物理ベースの逆レンダリング(pbir)を組み合わせたロバストなオブジェクト再構成パイプラインを提案する。 具体的には、パイプラインはまず神経ステージを利用して、オブジェクトの形状、反射率、照明に関する高品質だが、潜在的に不完全な予測を生成します。 そして, 神経予測によって初期化される後期段階において, pbirを行い, 初期結果を洗練し, 最終的な高品質な再構築を得る。 実験の結果,パイプラインは既存の再構築手法よりも品質,性能に優れていた。

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