論文の概要: SpecNeRF: Gaussian Directional Encoding for Specular Reflections

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.13102v1
• Date: Wed, 20 Dec 2023 15:20:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-21 15:17:38.980240
• Title: SpecNeRF: Gaussian Directional Encoding for Specular Reflections
• Title（参考訳）: SpecNeRF: スペクトル反射のガウス方向符号化
• Authors: Li Ma, Vasu Agrawal, Haithem Turki, Changil Kim, Chen Gao, Pedro Sander, Michael Zollh\"ofer, Christian Richardt
• Abstract要約: 近接場照明条件下でのビュー依存効果をより良くモデル化するための学習可能なガウス方向符号化法を提案する。 我々の新しい指向性符号化は、近接場照明の空間的に変化する性質を捉え、事前フィルタされた環境マップの挙動をエミュレートする。 これにより、粗さ係数の異なる任意の3次元位置において、事前変換された明色を効率よく評価することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.981013646176635
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural radiance fields have achieved remarkable performance in modeling the appearance of 3D scenes. However, existing approaches still struggle with the view-dependent appearance of glossy surfaces, especially under complex lighting of indoor environments. Unlike existing methods, which typically assume distant lighting like an environment map, we propose a learnable Gaussian directional encoding to better model the view-dependent effects under near-field lighting conditions. Importantly, our new directional encoding captures the spatially-varying nature of near-field lighting and emulates the behavior of prefiltered environment maps. As a result, it enables the efficient evaluation of preconvolved specular color at any 3D location with varying roughness coefficients. We further introduce a data-driven geometry prior that helps alleviate the shape radiance ambiguity in reflection modeling. We show that our Gaussian directional encoding and geometry prior significantly improve the modeling of challenging specular reflections in neural radiance fields, which helps decompose appearance into more physically meaningful components.
• Abstract（参考訳）: ニューラルレイディアンス場は、3Dシーンの外観をモデル化する際、顕著な性能を達成した。 しかし、既存のアプローチは、特に屋内環境の複雑な照明の下で、光沢のある表面の視界依存的な外観に苦慮している。 環境マップのように遠方からの光を仮定する既存の方法とは異なり、近場照明条件下でのビュー依存効果をより良くモデル化するための学習可能なガウス方向符号化を提案する。 重要なことに,新しい方向符号化は近接場照明の空間変動特性を捉え,事前フィルタされた環境マップの挙動をエミュレートする。 これにより、粗さ係数の異なる任意の3次元位置における事前畳み込み鏡彩色を効率的に評価することができる。 さらに,反射モデルにおける形状放射の曖昧さを緩和するデータ駆動幾何学についても紹介する。 その結果,gaussian directional encoding と geometry prior は,神経放射野における鏡面反射のモデル化を著しく改善し,より物理的に有意義な成分への出現の分解に寄与することが示された。

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