論文の概要: REF$^2$-NeRF: Reflection and Refraction aware Neural Radiance Field

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17116v2
• Date: Thu, 30 Nov 2023 02:30:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-04 17:22:03.307435
• Title: REF$^2$-NeRF: Reflection and Refraction aware Neural Radiance Field
• Title（参考訳）: ref$^2$-nerf:反射と屈折を考慮した神経放射場
• Authors: Wooseok Kim, Taiki Fukiage, Takeshi Oishi
• Abstract要約: 本稿では,ガラスケースを含むシーンのNeRFモデリング手法を提案する。 リフレクションとリフレクションは、視聴者の視点に依存して独立な要素を用いてモデル化される。 既存の手法と比較して,ガラス屈折率と全体像のより正確なモデリングが可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.298440879923048
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, significant progress has been made in the study of methods for 3D reconstruction from multiple images using implicit neural representations, exemplified by the neural radiance field (NeRF) method. Such methods, which are based on volume rendering, can model various light phenomena, and various extended methods have been proposed to accommodate different scenes and situations. However, when handling scenes with multiple glass objects, e.g., objects in a glass showcase, modeling the target scene accurately has been challenging due to the presence of multiple reflection and refraction effects. Thus, this paper proposes a NeRF-based modeling method for scenes containing a glass case. In the proposed method, refraction and reflection are modeled using elements that are dependent and independent of the viewer's perspective. This approach allows us to estimate the surfaces where refraction occurs, i.e., glass surfaces, and enables the separation and modeling of both direct and reflected light components. Compared to existing methods, the proposed method enables more accurate modeling of both glass refraction and the overall scene.
• Abstract（参考訳）: 近年,neural radiance field (nerf) 法による暗黙的神経表現を用いた複数画像からの3次元再構成法の研究において有意な進歩がみられた。 ボリュームレンダリングに基づくこのような手法は様々な光現象をモデル化することができ、様々な場面や状況に対応するために様々な拡張手法が提案されている。 しかし、複数のガラスオブジェクト(例えばガラスショーケースのオブジェクト)でシーンを扱う場合、複数の反射や屈折効果があるため、ターゲットシーンを正確にモデル化することは困難である。 そこで本研究では,ガラスケースを含むシーンのNeRFモデリング手法を提案する。 提案手法では, 屈折と反射を, ビューアの視点に依存し, 独立な要素を用いてモデル化する。 このアプローチにより、屈折が発生する表面、すなわちガラス表面を推定することができ、直接および反射光成分の分離とモデリングを可能にする。 既存の手法と比較して,ガラス屈折率と全体像のより正確なモデリングが可能である。

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