論文の概要: A Hierarchical Architecture for Neural Materials

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.10135v2
• Date: Fri, 1 Dec 2023 19:49:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-05 22:41:56.975035
• Title: A Hierarchical Architecture for Neural Materials
• Title（参考訳）: 神経材料のための階層構造
• Authors: Bowen Xue, Shuang Zhao, Henrik Wann Jensen, Zahra Montazeri
• Abstract要約: 我々は新しいレベルの精度を提供するニューラルな外観モデルを導入する。 インセプションベースのコアネットワーク構造は、複数のスケールで素材の外観をキャプチャする。 入力を周波数空間にエンコードし、勾配に基づく損失を導入し、学習フェーズの進行に適応させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.359028541596702
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural reflectance models are capable of reproducing the spatially-varying appearance of many real-world materials at different scales. Unfortunately, existing techniques such as NeuMIP have difficulties handling materials with strong shadowing effects or detailed specular highlights. In this paper, we introduce a neural appearance model that offers a new level of accuracy. Central to our model is an inception-based core network structure that captures material appearances at multiple scales using parallel-operating kernels and ensures multi-stage features through specialized convolution layers. Furthermore, we encode the inputs into frequency space, introduce a gradient-based loss, and employ it adaptive to the progress of the learning phase. We demonstrate the effectiveness of our method using a variety of synthetic and real examples.
• Abstract（参考訳）: ニューラルリフレクタンスモデルは、多くの現実世界の物質を異なるスケールで空間的に変化する外観を再現することができる。 残念ながら、NeuMIPのような既存の技術は、強いシャドーイング効果や詳細なスペックハイライトを持つ材料を扱うのに苦労している。 本稿では,新しいレベルの精度を提供するニューラルな外観モデルを提案する。 私たちのモデルの中心はインセプションベースのコアネットワーク構造で、並列動作するカーネルを使って複数のスケールで素材の外観をキャプチャし、特殊な畳み込み層を通じてマルチステージの機能を保証する。 さらに、入力を周波数空間に符号化し、勾配に基づく損失を導入し、学習相の進行に適応させる。 本手法の有効性を, 様々な合成例と実例を用いて示す。

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