論文の概要: Relightable Neural Assets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09398v1
• Date: Thu, 14 Dec 2023 23:37:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-18 17:35:27.307382
• Title: Relightable Neural Assets
• Title（参考訳）: 再生可能な神経資産
• Authors: Krishna Mullia, Fujun Luan, Xin Sun, Milo\v{s} Ha\v{s}an
• Abstract要約: 繊維(毛髪を含む)を素材とした高忠実な3Dアセットは、ハイエンドのリアルなレンダリングアプリケーションではユビキタスである。 シェーディングと散乱モデルは簡単ではなく、3Dコンテンツオーサリングソフトウェアだけでなく、すべてのダウンストリーム実装で行う必要がある。 我々は、線表現と基礎となる幾何学との初交点におけるエンドツーエンドシェーディングソリューションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.505632086931827
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: High-fidelity 3D assets with materials composed of fibers (including hair), complex layered material shaders, or fine scattering geometry are ubiquitous in high-end realistic rendering applications. Rendering such models is computationally expensive due to heavy shaders and long scattering paths. Moreover, implementing the shading and scattering models is non-trivial and has to be done not only in the 3D content authoring software (which is necessarily complex), but also in all downstream rendering solutions. For example, web and mobile viewers for complex 3D assets are desirable, but frequently cannot support the full shading complexity allowed by the authoring application. Our goal is to design a neural representation for 3D assets with complex shading that supports full relightability and full integration into existing renderers. We provide an end-to-end shading solution at the first intersection of a ray with the underlying geometry. All shading and scattering is precomputed and included in the neural asset; no multiple scattering paths need to be traced, and no complex shading models need to be implemented to render our assets, beyond a single neural architecture. We combine an MLP decoder with a feature grid. Shading consists of querying a feature vector, followed by an MLP evaluation producing the final reflectance value. Our method provides high-fidelity shading, close to the ground-truth Monte Carlo estimate even at close-up views. We believe our neural assets could be used in practical renderers, providing significant speed-ups and simplifying renderer implementations.
• Abstract（参考訳）: 繊維(毛髪を含む)、複雑な層状材料シェーダー、または微細散乱形状からなる高忠実な3dアセットは、ハイエンドのリアルレンダリングアプリケーションで広く使われている。 このようなモデルのレンダリングは、重いシェーダと長い散乱パスのために計算コストがかかる。 さらに、シェーディングと散乱モデルの実装は自明ではなく、3dコンテンツオーサリングソフトウェア(必ずしも複雑である必要はない)だけでなく、下流のすべてのレンダリングソリューションでも行わなければならない。 例えば、複雑な3Dアセットに対するWebとモバイルのビューアは望ましいが、オーサリングアプリケーションによって許されるシェーディングの複雑さを完全にサポートできないことが多い。 私たちの目標は、既存のレンダラへの完全なリフレアビリティと完全な統合をサポートする複雑なシェーディングを備えた、3dアセットのためのニューラル表現を設計することです。 我々は,線の最初の交点と底面の幾何学との終端対端のシェーディングソリューションを提供する。 すべてのシェーディングと散乱は前もって計算され、ニューラルアセットに含まれる。複数の散乱経路をトレースする必要はなく、単一のニューラルアーキテクチャを超えて、アセットをレンダリングするために複雑なシェーディングモデルを実装する必要もない。 MLPデコーダと機能グリッドを組み合わせる。 シェーディングは特徴ベクトルを問合せし、次に最後の反射率値を生成するMPP評価を行う。 本手法は,クローズアップビューにおいてもモンテカルロ推定値に近い高忠実性シェーディングを提供する。 当社のニューラルアセットは実用的なレンダラーで使用することができ、大幅なスピードアップとレンダラー実装の簡素化が期待できます。

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