論文の概要: GaNI: Global and Near Field Illumination Aware Neural Inverse Rendering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15651v1
• Date: Fri, 22 Mar 2024 23:47:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-26 21:41:55.405656
• Title: GaNI: Global and Near Field Illumination Aware Neural Inverse Rendering
• Title（参考訳）: GaNI: ニューラルネットワークの逆レンダリングを意識したグローバルおよび近接場照明
• Authors: Jiaye Wu, Saeed Hadadan, Geng Lin, Matthias Zwicker, David Jacobs, Roni Sengupta,
• Abstract要約: GaNIは、同じ位置にある光とカメラで撮影されたシーンの画像から、幾何学、アルベド、粗さのパラメータを再構築することができる。 既存の逆レンダリング技術と光カメラは、単一の物体のみに焦点を合わせている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.584362527926654
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we present GaNI, a Global and Near-field Illumination-aware neural inverse rendering technique that can reconstruct geometry, albedo, and roughness parameters from images of a scene captured with co-located light and camera. Existing inverse rendering techniques with co-located light-camera focus on single objects only, without modeling global illumination and near-field lighting more prominent in scenes with multiple objects. We introduce a system that solves this problem in two stages; we first reconstruct the geometry powered by neural volumetric rendering NeuS, followed by inverse neural radiosity that uses the previously predicted geometry to estimate albedo and roughness. However, such a naive combination fails and we propose multiple technical contributions that enable this two-stage approach. We observe that NeuS fails to handle near-field illumination and strong specular reflections from the flashlight in a scene. We propose to implicitly model the effects of near-field illumination and introduce a surface angle loss function to handle specular reflections. Similarly, we observe that invNeRad assumes constant illumination throughout the capture and cannot handle moving flashlights during capture. We propose a light position-aware radiance cache network and additional smoothness priors on roughness to reconstruct reflectance. Experimental evaluation on synthetic and real data shows that our method outperforms the existing co-located light-camera-based inverse rendering techniques. Our approach produces significantly better reflectance and slightly better geometry than capture strategies that do not require a dark room.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Global and Near-field Illumination-aware Neural Inverse rendering technique(GANI)について述べる。 既存の逆レンダリング技術では、複数のオブジェクトを持つシーンにおいて、地球規模の照明と近接場照明をモデル化することなく、単一のオブジェクトのみに焦点を当てている。 我々はまずニュートラル・ボリューム・レンダリングによる幾何を再構成し,次に従来予測されていた幾何を用いてアルベドと粗さを推定する逆ニューラル・ラジオシティを導入する。 しかし、このような単純な組み合わせは失敗し、この2段階のアプローチを可能にする複数の技術貢献を提案する。 我々は,NeuSが現場の懐中電灯からの近接場照明や強い反射を処理できないことを観察した。 本研究では,近接場照明の効果を暗黙的にモデル化し,表面角損失関数を導入することを提案する。 同様に、invNeRadはキャプチャ全体を通して常に照明を仮定し、キャプチャ中に動くフラッシュライトを処理できないことを観察する。 本稿では,光位置認識型レーダランスキャッシュネットワークと,粗さに先立ってスムーズさを付加して反射率を再構成する手法を提案する。 合成および実データを用いた実験により,本手法は既存の光カメラを用いた逆レンダリング技術よりも優れていた。 提案手法は暗室を必要としない手法よりも反射率と幾何性が著しく向上する。

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