論文の概要: A Simple Approach to Differentiable Rendering of SDFs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08733v2
• Date: Fri, 7 Jun 2024 08:31:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-10 19:08:28.943677
• Title: A Simple Approach to Differentiable Rendering of SDFs
• Title（参考訳）: SDFの微分可能レンダリングへの簡易的アプローチ
• Authors: Zichen Wang, Xi Deng, Ziyi Zhang, Wenzel Jakob, Steve Marschner,
• Abstract要約: SDF(Signed Distance Fields)で表される表面の微分可能レンダリングのための簡単なアルゴリズムを提案する。 本手法は,下面がSDFで表される場合のサンプリングが容易な細い帯域に低次元境界積分を拡大する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.97043707520229
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a simple algorithm for differentiable rendering of surfaces represented by Signed Distance Fields (SDF), which makes it easy to integrate rendering into gradient-based optimization pipelines. To tackle visibility-related derivatives that make rendering non-differentiable, existing physically based differentiable rendering methods often rely on elaborate guiding data structures or reparameterization with a global impact on variance. In this article, we investigate an alternative that embraces nonzero bias in exchange for low variance and architectural simplicity. Our method expands the lower-dimensional boundary integral into a thin band that is easy to sample when the underlying surface is represented by an SDF. We demonstrate the performance and robustness of our formulation in end-to-end inverse rendering tasks, where it obtains results that are competitive with or superior to existing work.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,SDF (Signed Distance Fields) で表される曲面の微分可能レンダリングアルゴリズムを提案する。 非微分可能で既存の物理ベースで差別化可能なレンダリング手法を、データ構造を精巧に導いたり、分散に世界的影響を与えるような再パラメータ化に依存することが多い、可視性に関連するデリバティブに対処する。 本稿では、低分散とアーキテクチャの単純さと引き換えに、非ゼロバイアスを受け入れる代替案について検討する。 提案手法は,下面がSDFで表される場合のサンプリングが容易な細い帯域に低次元境界積分を拡大する。 エンドツーエンドの逆レンダリングタスクでは,既存の作業と競合する,あるいは優れている結果が得られるという,私たちの定式化のパフォーマンスと堅牢さを実証する。

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