論文の概要: Relighting Neural Radiance Fields with Shadow and Highlight Hints
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.13404v1
- Date: Fri, 25 Aug 2023 14:27:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-28 13:42:48.660795
- Title: Relighting Neural Radiance Fields with Shadow and Highlight Hints
- Title（参考訳）: 影とハイライトヒントによる神経放射野の再生
- Authors: Chong Zeng and Guojun Chen and Yue Dong and Pieter Peers and Hongzhi
Wu and Xin Tong
- Abstract要約: 本稿では,非構造写真の小さな集合から自由視点を照らす新しい暗黙的放射率表現について述べる。
この形状を多層パーセプトロンでモデル化した符号付き距離関数として表現する。
我々は,多種多様な形状,材料特性,大域的な照明光輸送を示す合成シーンと実シーンにおける我々の神経暗黙表現を実証し,検証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.954887488427865
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents a novel neural implicit radiance representation for free
viewpoint relighting from a small set of unstructured photographs of an object
lit by a moving point light source different from the view position. We express
the shape as a signed distance function modeled by a multi layer perceptron. In
contrast to prior relightable implicit neural representations, we do not
disentangle the different reflectance components, but model both the local and
global reflectance at each point by a second multi layer perceptron that, in
addition, to density features, the current position, the normal (from the
signed distace function), view direction, and light position, also takes shadow
and highlight hints to aid the network in modeling the corresponding high
frequency light transport effects. These hints are provided as a suggestion,
and we leave it up to the network to decide how to incorporate these in the
final relit result. We demonstrate and validate our neural implicit
representation on synthetic and real scenes exhibiting a wide variety of
shapes, material properties, and global illumination light transport.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,移動点光源によって照らされた物体の小さな非構造化写真から自由視点を照らし出すための,新しい神経的暗黙的照度表現を提案する。
この形状を多層パーセプトロンでモデル化した符号付き距離関数として表現する。
先行した可視性暗黙の神経表現とは対照的に、異なる反射率成分を分離するのではなく、密度特徴に加えて、現在の位置、(符号付きディザス関数からの)正常位置、視野方向、光位置が、対応する高周波光輸送効果のモデル化においてネットワークを補助するために影とハイライトのヒントを取るように、各点の局所的反射率と大域的反射率の両方を第2多層パーセプトロンでモデル化する。
これらのヒントは提案として提供され、最終的なリライト結果にそれらを組み込む方法を決定するために、ネットワークに委ねます。
我々は,多種多様な形状,材料特性,大域的な照明光輸送を示す合成シーンと実シーンにおける我々の神経暗黙表現を実証し,検証した。
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