論文の概要: NeRF as Non-Distant Environment Emitter in Physics-based Inverse Rendering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04829v1
• Date: Wed, 7 Feb 2024 13:25:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-08 15:29:15.379430
• Title: NeRF as Non-Distant Environment Emitter in Physics-based Inverse Rendering
• Title（参考訳）: 物理ベース逆レンダリングにおける非距離環境エミッタとしてのNeRF
• Authors: Jingwang Ling, Ruihan Yu, Feng Xu, Chun Du, Shuang Zhao
• Abstract要約: 逆レンダリングは、キャプチャーされた2D画像から形状、材料、照明を共同最適化することを目的としている。 環境マップは逆レンダリングの照明モデルとして一般的に使用されるが、遠方の照明仮定が空間的不変照明に繋がることを示す。 我々は、空間的に変化する環境照明モデルとしてNeRFを用い、非距離環境エミッタとしてNeRFを用いて逆レンダリングパイプラインを構築することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.03293641630199
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Physics-based inverse rendering aims to jointly optimize shape, materials, and lighting from captured 2D images. Here lighting is an important part of achieving faithful light transport simulation. While the environment map is commonly used as the lighting model in inverse rendering, we show that its distant lighting assumption leads to spatial invariant lighting, which can be an inaccurate approximation in real-world inverse rendering. We propose to use NeRF as a spatially varying environment lighting model and build an inverse rendering pipeline using NeRF as the non-distant environment emitter. By comparing our method with the environment map on real and synthetic datasets, we show that our NeRF-based emitter models the scene lighting more accurately and leads to more accurate inverse rendering. Project page and video: https://nerfemitterpbir.github.io/.
• Abstract（参考訳）: 物理ベースの逆レンダリングは、捕獲された2D画像から形状、材料、照明を共同最適化することを目的としている。 ここでの照明は忠実な光輸送シミュレーションを達成する重要な部分である。 環境マップは逆レンダリングの照明モデルとして一般的に用いられるが、その遠方の照明仮定は空間的不変照明につながり、これは実世界の逆レンダリングにおける不正確な近似となる。 我々は、空間的に変化する環境照明モデルとしてNeRFを用い、非距離環境エミッタとしてNeRFを用いて逆レンダリングパイプラインを構築することを提案する。 提案手法と実データと合成データセットの環境マップを比較することで,NeRFベースのエミッタがシーンライティングをより正確にモデル化し,より正確な逆レンダリングを実現することを示す。 プロジェクトページとビデオ: https://nerfemitterpbir.github.io/

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