論文の概要: RRM: Relightable assets using Radiance guided Material extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06397v1
• Date: Mon, 8 Jul 2024 21:10:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 19:54:43.137453
• Title: RRM: Relightable assets using Radiance guided Material extraction
• Title（参考訳）: 放射光誘導材料抽出によるRRMの再生資産化
• Authors: Diego Gomez, Julien Philip, Adrien Kaiser, Élie Michel,
• Abstract要約: 反射率の高い物体が存在する場合であっても,シーンの材料,幾何学,環境照明を抽出できる手法を提案する。 本手法は,物理量に基づくパラメータを通知する放射場表現と,ラプラシアンピラミッドに基づく表現的環境光構造とから構成される。 提案手法は,パラメータ検索タスクにおける現状よりも優れており,高忠実なリライティングと,サーベイシックシーンにおける新しいビュー合成を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.175522626712229
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Synthesizing NeRFs under arbitrary lighting has become a seminal problem in the last few years. Recent efforts tackle the problem via the extraction of physically-based parameters that can then be rendered under arbitrary lighting, but they are limited in the range of scenes they can handle, usually mishandling glossy scenes. We propose RRM, a method that can extract the materials, geometry, and environment lighting of a scene even in the presence of highly reflective objects. Our method consists of a physically-aware radiance field representation that informs physically-based parameters, and an expressive environment light structure based on a Laplacian Pyramid. We demonstrate that our contributions outperform the state-of-the-art on parameter retrieval tasks, leading to high-fidelity relighting and novel view synthesis on surfacic scenes.
• Abstract（参考訳）: 任意の照明下でのNeRFの合成は、ここ数年で問題となっている。 近年の取り組みは、任意の照明の下でレンダリングできる物理的パラメータを抽出することでこの問題に取り組むが、それらは扱えるシーンの範囲に限られており、通常は光沢のあるシーンを誤って扱う。 反射率の高い物体の存在下でもシーンの材料, 幾何学, 環境照明を抽出できるRCMを提案する。 本手法は,物理量に基づくパラメータを通知する放射場表現と,ラプラシアンピラミッドに基づく表現的環境光構造とから構成される。 提案手法は,パラメータ検索タスクにおける現状よりも優れており,高忠実なリライティングと,サーベイシックシーンにおける新しいビュー合成を実現している。

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