論文の概要: Eclipse: Disambiguating Illumination and Materials using Unintended Shadows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16321v2
• Date: Thu, 8 Jun 2023 21:34:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-12 16:22:59.739484
• Title: Eclipse: Disambiguating Illumination and Materials using Unintended Shadows
• Title（参考訳）: Eclipse: 意図しない影による照明と材料の曖昧さ
• Authors: Dor Verbin, Ben Mildenhall, Peter Hedman, Jonathan T. Barron, Todd Zickler, Pratul P. Srinivasan
• Abstract要約: 拡散物体からでも、精密な材料や照明を回収できることが示される。 カメラマンが被写体に投げつけたような、意図しない影を悪用します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.63880660562334
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Decomposing an object's appearance into representations of its materials and the surrounding illumination is difficult, even when the object's 3D shape is known beforehand. This problem is ill-conditioned because diffuse materials severely blur incoming light, and is ill-posed because diffuse materials under high-frequency lighting can be indistinguishable from shiny materials under low-frequency lighting. We show that it is possible to recover precise materials and illumination -- even from diffuse objects -- by exploiting unintended shadows, like the ones cast onto an object by the photographer who moves around it. These shadows are a nuisance in most previous inverse rendering pipelines, but here we exploit them as signals that improve conditioning and help resolve material-lighting ambiguities. We present a method based on differentiable Monte Carlo ray tracing that uses images of an object to jointly recover its spatially-varying materials, the surrounding illumination environment, and the shapes of the unseen light occluders who inadvertently cast shadows upon it.
• Abstract（参考訳）: 物体の外観を素材の表現や周囲の照明に分解することは、物体の3d形状が事前に分かっている場合でも困難である。 この問題は、拡散材料が入射光をひどくぼやけ、高周波照明下の拡散材料が低周波照明下で光沢材料と区別できないため、不調である。 被写体に投げられた影のような意図しない影を利用して、拡散した物体からでも正確な材料や照明を復元できることを示した。 これらのシャドウは従来の逆レンダリングパイプラインでは迷惑ですが、ここではコンディショニングを改善し、物質を照らすあいまいさを解決するシグナルとして活用します。 本研究では,物体の画像から空間的変化のある物質,周囲の照明環境,および不注意に影を落としている未確認光閉塞者の形状を共同で復元するモンテカルロ線トレーシング法を提案する。

関連論文リスト

• A General Albedo Recovery Approach for Aerial Photogrammetric Images through Inverse Rendering [7.874736360019618]
  本稿では,自然光照射下での典型的な航空写真からのアルベド回収のための一般的な画像形成モデルを提案する。 我々のアプローチは、太陽の照明と風景の幾何学の両方が空中光度計で推定可能であるという事実に基づいている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-04T18:58:32Z)
• IntrinsicAnything: Learning Diffusion Priors for Inverse Rendering Under Unknown Illumination [37.96484120807323]
  本稿では,未知の静止照明条件下で撮影されたポーズ画像から対象物質を回収することを目的とする。 我々は、最適化プロセスの正規化のための生成モデルを用いて、その材料を事前に学習する。 実世界および合成データセットを用いた実験により,本手法が材料回収における最先端性能を実現することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-17T17:45:08Z)
• SHINOBI: Shape and Illumination using Neural Object Decomposition via BRDF Optimization In-the-wild [76.21063993398451]
  制約のない画像コレクションに基づくオブジェクトの逆レンダリングは、コンピュータビジョンとグラフィックスにおける長年の課題である。 マルチレゾリューションハッシュ符号化に基づく暗黙の形状表現により,高速かつ堅牢な形状復元が可能となることを示す。 本手法はクラス非依存であり,3Dアセットを生成するために,オブジェクトのWildイメージコレクションで動作する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-18T18:01:19Z)
• SIRe-IR: Inverse Rendering for BRDF Reconstruction with Shadow and Illumination Removal in High-Illuminance Scenes [51.50157919750782]
  本稿では,環境マップ,アルベド,粗さにシーンを分解する暗黙のニューラルレンダリング逆アプローチSIRe-IRを提案する。 間接放射場、通常光、可視光、および直接光を同時に正確にモデル化することにより、影と間接光の両方を除去することができる。 強い照明の存在下でも,影の干渉を伴わずに高品質なアルベドと粗さを回収する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-19T10:44:23Z)
• Neural Relighting with Subsurface Scattering by Learning the Radiance Transfer Gradient [73.52585139592398]
  本稿では,ボリュームレンダリングによる放射移動場学習のための新しいフレームワークを提案する。 我々は、我々のコードと、地下散乱効果を持つ新しい光ステージのオブジェクトデータセットを公開します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-15T17:56:04Z)
• Neural Fields meet Explicit Geometric Representation for Inverse Rendering of Urban Scenes [62.769186261245416]
  本稿では,大都市におけるシーン形状,空間変化材料,HDR照明を,任意の深さで描画したRGB画像の集合から共同で再構成できる新しい逆レンダリングフレームワークを提案する。 具体的には、第1の光線を考慮に入れ、第2の光線をモデリングするために、明示的なメッシュ(基礎となるニューラルネットワークから再構成)を用いて、キャストシャドウのような高次照明効果を発生させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-06T17:51:54Z)
• Geometry-aware Single-image Full-body Human Relighting [37.381122678376805]
  単一イメージの人間のリライティングは、入力画像をアルベド、形状、照明に分解することで、新たな照明条件下でターゲットの人間をリライティングすることを目的としている。 それまでの方法は、アルベドと照明の絡み合いと、硬い影の欠如に悩まされていた。 我々のフレームワークは、難易度の高い照明条件下で、キャストシャドウのような光現実性の高い高周波影を生成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-11T10:21:02Z)
• Physically-Based Editing of Indoor Scene Lighting from a Single Image [106.60252793395104]
  本研究では,1つの画像から複雑な室内照明を推定深度と光源セグメンテーションマスクで編集する手法を提案する。 1)シーン反射率とパラメトリックな3D照明を推定する全体的シーン再構成法,2)予測からシーンを再レンダリングするニューラルレンダリングフレームワーク,である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-19T06:44:37Z)
• No Shadow Left Behind: Removing Objects and their Shadows using Approximate Lighting and Geometry [13.308013245268253]
  現在の塗り絵ベースのメソッドは、オブジェクト自体を削除し、影を残します。 我々は,キャスターとともに影を取り除くための深層学習パイプラインを導入する。 パイプラインを合成レンダリングデータでトレーニングし、合成シーンと実際のシーンの両方で質的および定量的な結果を示します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-19T01:05:40Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。