論文の概要: Diffusion Reflectance Map: Single-Image Stochastic Inverse Rendering of Illumination and Reflectance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04529v1
• Date: Thu, 7 Dec 2023 18:50:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-08 13:31:50.633553
• Title: Diffusion Reflectance Map: Single-Image Stochastic Inverse Rendering of Illumination and Reflectance
• Title（参考訳）: 拡散反射率マップ:単像確率的逆レンダリングによる照明と反射率
• Authors: Yuto Enyo and Ko Nishino
• Abstract要約: 本稿では,1つの画像から物体反射率とともに照明のフル周波数スペクトルを復元する第1逆レンダリング法を提案する。 ネットワークは広範な合成データセットに基づいて訓練され、実際の画像に一般化することが実証されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.691593216516868
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reflectance bounds the frequency spectrum of illumination in the object appearance. In this paper, we introduce the first stochastic inverse rendering method, which recovers the full frequency spectrum of an illumination jointly with the object reflectance from a single image. Our key idea is to solve this blind inverse problem in the reflectance map, an appearance representation invariant to the underlying geometry, by learning to reverse the image formation with a novel diffusion model which we refer to as the Diffusion Reflectance Map Network (DRMNet). Given an observed reflectance map converted and completed from the single input image, DRMNet generates a reflectance map corresponding to a perfect mirror sphere while jointly estimating the reflectance. The forward process can be understood as gradually filtering a natural illumination with lower and lower frequency reflectance and additive Gaussian noise. DRMNet learns to invert this process with two subnetworks, IllNet and RefNet, which work in concert towards this joint estimation. The network is trained on an extensive synthetic dataset and is demonstrated to generalize to real images, showing state-of-the-art accuracy on established datasets.
• Abstract（参考訳）: 反射は、物体の外観における照明の周波数スペクトルを束縛する。 本稿では,1つの画像から物体の反射率と連動して照明の周波数スペクトルを回復する第1の確率的逆レンダリング法を提案する。 提案手法は,拡散反射率マップネットワーク (drmnet) と呼ばれる新しい拡散モデルを用いて,画像形成の反転を学習することにより,基礎幾何学に不変な外観表現である反射率マップにおいて,このブラインド逆問題を解くことを目的とする。 単一の入力画像から変換された観測反射率マップが与えられると、drmnetは、反射率を共同で推定しながら、完璧なミラー球に対応する反射率マップを生成する。 フォワード過程は、徐々に低周波反射率と加法的ガウス雑音で自然照明をフィルタリングするものとして理解することができる。 DRMNetは、このプロセスを2つのサブネットワーク、IllNetとRefNetで逆転させることを学んでいる。 ネットワークは広範な合成データセット上でトレーニングされ、確立されたデータセット上で最先端の精度を示す実画像への一般化が実証される。

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