論文の概要: End-to-end Surface Optimization for Light Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13117v1
• Date: Fri, 23 Aug 2024 14:40:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-26 14:50:54.407837
• Title: End-to-end Surface Optimization for Light Control
• Title（参考訳）: 光制御のためのエンドツーエンド表面最適化
• Authors: Yuou Sun, Bailin Deng, Juyong Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,光学面メッシュのエンドツーエンド最適化手法を提案する。 我々の定式化は、得られた光の分布と対象の分布との差によって引き起こされる。 また, 設計面のCNC加工および研磨を容易にするため, 加工条件に関する幾何学的制約を課す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.32994179318829
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Designing a freeform surface to reflect or refract light to achieve a target distribution is a challenging inverse problem. In this paper, we propose an end-to-end optimization strategy for an optical surface mesh. Our formulation leverages a novel differentiable rendering model, and is directly driven by the difference between the resulting light distribution and the target distribution. We also enforce geometric constraints related to fabrication requirements, to facilitate CNC milling and polishing of the designed surface. To address the issue of local minima, we formulate a face-based optimal transport problem between the current mesh and the target distribution, which makes effective large changes to the surface shape. The combination of our optimal transport update and rendering-guided optimization produces an optical surface design with a resulting image closely resembling the target, while the fabrication constraints in our optimization help to ensure consistency between the rendering model and the final physical results. The effectiveness of our algorithm is demonstrated on a variety of target images using both simulated rendering and physical prototypes.
• Abstract（参考訳）: 目標分布を達成するために反射または屈折する自由曲面を設計することは、難しい逆問題である。 本稿では,光学面メッシュのエンドツーエンド最適化手法を提案する。 我々の定式化は、新しい微分可能レンダリングモデルを活用し、その結果の光分布とターゲット分布との差によって直接駆動される。 また, 設計面のCNC加工や研磨を容易にするため, 加工条件に関する幾何学的制約も実施する。 局所最小化の問題に対処するために、現在のメッシュとターゲット分布との間の顔ベース最適輸送問題を定式化し、表面形状に大きな変化をもたらす。 最適トランスポート更新とレンダリング誘導最適化の組み合わせにより,対象によく似た画像が得られた光学面設計が実現される一方,最適化における製作制約は,レンダリングモデルと最終的な物理結果との整合性を確保するのに有効である。 本アルゴリズムの有効性は、シミュレーションレンダリングと物理プロトタイプの両方を用いて、様々なターゲット画像に対して実証される。

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