論文の概要: TraM-NeRF: Tracing Mirror and Near-Perfect Specular Reflections through Neural Radiance Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10650v1
• Date: Mon, 16 Oct 2023 17:59:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-17 12:20:27.135558
• Title: TraM-NeRF: Tracing Mirror and Near-Perfect Specular Reflections through Neural Radiance Fields
• Title（参考訳）: トラムナーフ:ニューラルネットワークによるトレーディングミラーとほぼ完全な鏡面反射
• Authors: Leif Van Holland, Ruben Bliersbach, Jan U. M\"uller, Patrick Stotko, Reinhard Klein
• Abstract要約: NeRF(Neural Radiance Fields)のような暗黙の表現は、複雑なシーンを細かな詳細でレンダリングするための印象的な結果を示した。 本研究では,NeRF内部のボリュームレンダリングに適した新しいリフレクショントレーシング手法を提案する。 少数の試料から,光線による重要サンプリングと透過率計算の効率的な手法を導出した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.061835990893184
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Implicit representations like Neural Radiance Fields (NeRF) showed impressive results for photorealistic rendering of complex scenes with fine details. However, ideal or near-perfectly specular reflecting objects such as mirrors, which are often encountered in various indoor scenes, impose ambiguities and inconsistencies in the representation of the reconstructed scene leading to severe artifacts in the synthesized renderings. In this paper, we present a novel reflection tracing method tailored for the involved volume rendering within NeRF that takes these mirror-like objects into account while avoiding the cost of straightforward but expensive extensions through standard path tracing. By explicitly modeling the reflection behavior using physically plausible materials and estimating the reflected radiance with Monte-Carlo methods within the volume rendering formulation, we derive efficient strategies for importance sampling and the transmittance computation along rays from only few samples. We show that our novel method enables the training of consistent representations of such challenging scenes and achieves superior results in comparison to previous state-of-the-art approaches.
• Abstract（参考訳）: NeRF(Neural Radiance Fields)のような暗黙的な表現は、複雑なシーンを細かな詳細で写実的にレンダリングするための印象的な結果を示した。 しかし、様々な屋内シーンでしばしば見られる鏡などの理想的あるいはほぼ完全な反射物は、合成されたレンダリングにおいて深刻なアーティファクトに繋がる再建されたシーンの表現に曖昧さと不一致を課している。 本稿では,これらミラーライクな対象を考慮しつつ,標準パストレースによる単純だが高価な拡張コストを回避しつつ,nrf内のボリュームレンダリングに合わせた新しい反射追跡手法を提案する。 物理可塑性材料を用いて反射挙動を明示的にモデル化し,モンテカルロ法を用いて反射放射率を推算することにより,重要サンプリングと透過率計算の効率的な手法を導出した。 提案手法は,従来の最先端手法と比較して,一貫したシーン表現の訓練を可能にし,優れた結果が得られることを示す。

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