論文の概要: RNG: Relightable Neural Gaussians

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19702v4
• Date: Tue, 26 Nov 2024 08:22:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 15:22:56.122939
• Title: RNG: Relightable Neural Gaussians
• Title（参考訳）: RNG: 楽しいニューラルガウシアン
• Authors: Jiahui Fan, Fujun Luan, Jian Yang, Miloš Hašan, Beibei Wang,
• Abstract要約: 硬表面とソフト境界の両方で物体を照らすことができる新しい3DGSベースのフレームワークを提案する。 また,影の精度を向上させるための深度改善ネットワークも導入した。 提案手法は,従来の手法に比べてトレーニング(1.3時間)とレンダリング(60フレーム/秒)を著しく高速化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.197099019727826
• License:
• Abstract: 3D Gaussian Splatting (3DGS) has shown impressive results for the novel view synthesis task, where lighting is assumed to be fixed. However, creating relightable 3D assets, especially for objects with ill-defined shapes (fur, fabric, etc.), remains a challenging task. The decomposition between light, geometry, and material is ambiguous, especially if either smooth surface assumptions or surfacebased analytical shading models do not apply. We propose Relightable Neural Gaussians (RNG), a novel 3DGS-based framework that enables the relighting of objects with both hard surfaces or soft boundaries, while avoiding assumptions on the shading model. We condition the radiance at each point on both view and light directions. We also introduce a shadow cue, as well as a depth refinement network to improve shadow accuracy. Finally, we propose a hybrid forward-deferred fitting strategy to balance geometry and appearance quality. Our method achieves significantly faster training (1.3 hours) and rendering (60 frames per second) compared to a prior method based on neural radiance fields and produces higher-quality shadows than a concurrent 3DGS-based method.
• Abstract（参考訳）: 3次元ガウス散乱(3DGS)は、光を固定する新しいビュー合成タスクにおいて印象的な結果を示した。 しかし、特に未定義の形状(ファー、ファブリックなど)のオブジェクトに対して、再生可能な3Dアセットを作成することは、依然として困難な課題である。 光、幾何学、材料の間の分解は曖昧であり、特に滑らかな表面仮定や表面分析シェーディングモデルが適用されない場合である。 我々は3DGSに基づく新しいフレームワークであるRelightable Neural Gaussians (RNG)を提案する。 我々は視界と光方向の両点に放射光を照射する。 また,影の精度を向上させるための深度改善ネットワークも導入した。 最後に、形状と外観品質のバランスをとるためのハイブリッド前方遅延フィッティング戦略を提案する。 提案手法は,ニューラルラジアンス場に基づく従来の手法と比較して,トレーニング(1.3時間)とレンダリング(毎秒60フレーム)を著しく高速化し,同時3DGS法よりも高品質な影を生成する。

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