Fugu-MT 論文翻訳(概要): View-Based Luminance Mapping in Open Workplace

論文の概要: View-Based Luminance Mapping in Open Workplace

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.14927v1
Date: Sat, 25 Nov 2023 04:26:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-29 22:43:10.932511
Title: View-Based Luminance Mapping in Open Workplace
Title（参考訳）: オープンワークプレースにおけるビューベース輝度マッピング
Authors: Guanzhou Ji, Tingsong Ou, Azadeh O. Sawyer
Abstract要約: 本稿では,オープンな職場のファサードにおける室内輝度値をマッピングするための新しい計算手法を提案する。屋内の異なる場所からの180度の魚眼図、展望位置、年中時刻が作成されている。高輝度値をフィルターし、半球からファサード面に投影する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper introduces a novel computational method for mapping indoor luminance values on the facade of an open workplace to improve its daylight performance. 180-degree fisheye renderings from different indoor locations, view positions, and times of the year are created. These renderings are then transformed from two-dimensional (2D) images into three-dimensional (3D) hemispheres. High luminance values are filtered and projected from the hemisphere to the facade surface. This framework will highlight the areas of the facade that allow too much light penetration into the interior environment. The flexible workflow allows occupant centric lighting analysis that computes multiple design parameters and synthesizes results for localized facade optimization and daylight design.
Abstract（参考訳）: 本稿では,室内の輝度値をオープン・ワークスペースのファサードにマッピングし,昼光性能を向上させる新しい計算手法を提案する。屋内の異なる場所からの180度の魚眼図、展望位置、年中時刻が作成されている。これらのレンダリングは2次元(2D)画像から3次元(3D)半球に変換される。高い輝度値がフィルターされ、半球からファサード面に投影される。このフレームワークは、内部環境への過剰な光透過を可能にするファサードの領域を強調します。フレキシブルワークフローは、複数の設計パラメータを計算し、局所的なファサード最適化と日光設計のための結果を合成する、占有中心の照明分析を可能にする。

関連論文リスト

PBIR-NIE: Glossy Object Capture under Non-Distant Lighting [30.325872237020395]
グロッシーオブジェクトは自然光下での多視点入力画像から3次元再構成を行う上で重要な課題となる。 PBIR-NIEは, 物体の形状, 材料特性, 周囲の照明を均等に捉えるために設計された逆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） (2024-08-13T13:26:24Z)
GIR: 3D Gaussian Inverse Rendering for Relightable Scene Factorization [62.13932669494098]
本稿では,3次元ガウス表現を用いた3次元ガウス逆レンダリング(GIR)手法を提案する。最短固有ベクトルを用いて各3次元ガウスの正規性を計算する。我々は3次元ガウシアン毎に方向対応の放射光を格納し、多重バウンス光輸送を近似するために二次照明をアンタングルするために、効率的なボクセルベースの間接照明追跡方式を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-08T16:05:15Z)
Relightable 3D Gaussians: Realistic Point Cloud Relighting with BRDF Decomposition and Ray Tracing [21.498078188364566]
フォトリアリスティックなリライトを実現するために,新しい微分可能な点ベースレンダリングフレームワークを提案する。提案したフレームワークは、メッシュベースのグラフィクスパイプラインを、編集、トレース、リライトを可能にするポイントベースのパイプラインで革新する可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-27T18:07:58Z)
Virtual Home Staging: Inverse Rendering and Editing an Indoor Panorama under Natural Illumination [15.530839016602817]
室内パノラマを自然照明下で新しい室内家具配置で変換できる新しい逆レンダリング手法を提案する。本手法は,(1)パノラマ家具の検出と除去,(2)自動床レイアウト設計,(3)シーン幾何学によるグローバルレンダリング,新しい家具オブジェクト,およびリアルタイム屋外写真からなる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-21T01:01:08Z)
PERF: Panoramic Neural Radiance Field from a Single Panorama [109.31072618058043]
PERFはパノラマ性神経放射場を1つのパノラマから訓練する新しいビュー合成フレームワークである。本研究では,360度2Dシーンを3Dシーンに持ち上げるために,新しい共同RGBDインペイント法とプログレッシブ・インペイント・アンド・エラスティング法を提案する。 PERFは,パノラマから3D,テキストから3D,3Dシーンのスタイリングなど,現実世界のアプリケーションに広く利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-25T17:59:01Z)
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)
PhotoScene: Photorealistic Material and Lighting Transfer for Indoor Scenes [84.66946637534089]
PhotoSceneは、シーンの入力画像を取得し、高品質な素材と同様の照明を備えたフォトリアリスティックデジタルツインを構築するフレームワークである。プロシージャ素材グラフを用いてシーン素材をモデル化し、そのようなグラフはフォトリアリスティックおよび解像度非依存の材料を表す。 ScanNet, SUN RGB-D, ストック写真からのオブジェクトとレイアウトの再構築について検討し, 高品質で完全に再現可能な3Dシーンを再現できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-02T06:52:44Z)
LASER: LAtent SpacE Rendering for 2D Visual Localization [16.15081513827044]
本稿では,床図上の2次元ポーズ仮説を幾何学的に構造化された潜在空間に直接描画する潜在空間レンダリングの概念を紹介する。当社のコードブック方式は,機能符号化とレンダリングを効果的に切り離し,遅延空間レンダリングを10KHz以上の速度で実行可能にする。 LASERは大規模屋内ローカライゼーションデータセット上で最先端の性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-01T01:39:29Z)
Extracting Triangular 3D Models, Materials, and Lighting From Images [59.33666140713829]
多視点画像観測による材料と照明の協調最適化手法を提案する。従来のグラフィックスエンジンにデプロイ可能な,空間的に変化する材料と環境を備えたメッシュを活用します。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-24T13:58:20Z)
Learning Indoor Inverse Rendering with 3D Spatially-Varying Lighting [149.1673041605155]
1枚の画像からアルベド, 正常, 深さ, 3次元の空間的変化を共同で推定する問題に対処する。既存のほとんどの方法は、シーンの3D特性を無視して、画像から画像への変換としてタスクを定式化する。本研究では3次元空間変動照明を定式化する統合学習ベースの逆フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-09-13T15:29:03Z)

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。