論文の概要: GS-ID: Illumination Decomposition on Gaussian Splatting via Adaptive Light Aggregation and Diffusion-Guided Material Priors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08524v2
- Date: Mon, 04 Aug 2025 06:50:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-05 18:25:21.558665
- Title: GS-ID: Illumination Decomposition on Gaussian Splatting via Adaptive Light Aggregation and Diffusion-Guided Material Priors
- Title（参考訳）: GS-ID: 適応光凝集・拡散誘導材料によるガウスめっきの照明分解
- Authors: Kang Du, Zhihao Liang, Yulin Shen, Zeyu Wang,
- Abstract要約: ガウススプラッティング(GS)はレンダリングの効果的な表現として登場したが、基礎となる幾何学、材料、照明はいまだに絡み合っている。
照明分解のためのエンドツーエンドフレームワークである textbfGS-ID を提案する。
照明やシーン構成などの下流アプリケーションにおけるGS-IDの有効性を示す実験を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.7153963416911
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Gaussian Splatting (GS) has emerged as an effective representation for photorealistic rendering, but the underlying geometry, material, and lighting remain entangled, hindering scene editing. Existing GS-based methods struggle to disentangle these components under non-Lambertian conditions, especially in the presence of specularities and shadows. We propose \textbf{GS-ID}, an end-to-end framework for illumination decomposition that integrates adaptive light aggregation with diffusion-based material priors. In addition to a learnable environment map for ambient illumination, we model spatially-varying local lighting using anisotropic spherical Gaussian mixtures (SGMs) that are jointly optimized with scene content. To better capture cast shadows, we associate each splat with a learnable unit vector that encodes shadow directions from multiple light sources, further improving material and lighting estimation. By combining SGMs with intrinsic priors from diffusion models, GS-ID significantly reduces ambiguity in light-material-geometry interactions and achieves state-of-the-art performance on inverse rendering and relighting benchmarks. Experiments also demonstrate the effectiveness of GS-ID for downstream applications such as relighting and scene composition.
- Abstract（参考訳）: ガウススプラッティング(GS)は、フォトリアリスティックレンダリングの効果的な表現として登場したが、基礎となる幾何学、材料、照明が絡み合っており、シーン編集を妨げている。
既存のGSベースの手法は、特に特異点や影の存在下では、これらの成分を非ランベルト的な条件で解き放つのに苦労する。
本稿では, 適応光アグリゲーションと拡散材料を融合した照明分解のためのエンドツーエンドフレームワークである「textbf{GS-ID}」を提案する。
環境照明のための学習可能な環境マップに加え、シーンコンテンツに最適化された異方性球状ガウス混合(SGM)を用いて空間的に変化する局所照明をモデル化する。
複数の光源からの影方向を符号化する学習可能な単位ベクトルを各スプラットに関連付け,材料の改良と照明推定を行う。
GS-IDは,SGMと拡散モデルからの本質的な先行性を組み合わせることにより,光-物質-幾何学相互作用のあいまいさを著しく低減し,逆レンダリングおよびリライトベンチマークの最先端性能を実現する。
また、リライトやシーン構成といった下流アプリケーションに対するGS-IDの有効性を示す実験も行われた。
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