論文の概要: Triplet: Triangle Patchlet for Mesh-Based Inverse Rendering and Scene Parameters Approximation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12414v1
- Date: Wed, 16 Oct 2024 09:59:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-17 13:41:13.792642
- Title: Triplet: Triangle Patchlet for Mesh-Based Inverse Rendering and Scene Parameters Approximation
- Title(参考訳): Triplet: メッシュベースの逆レンダリングとシーンパラメータ近似のための三角形パッチレット
- Authors: Jiajie Yang,
- Abstract要約: 逆レンダリングは、光、幾何学、テクスチャ、材料を含むシーンの物理的特性を導き出そうとする。
メッシュは、多くのシミュレーションパイプラインで採用されている伝統的な表現として、いまだに逆レンダリングのラディアンスフィールドに限られた影響しか示していない。
本稿では,これらのパラメータを包括的に近似するメッシュベースの表現であるTriangle Patchlet (abbr. Triplet) という新しいフレームワークを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License:
- Abstract: Recent advancements in Radiance Fields have significantly improved novel-view synthesis. However, in many real-world applications, the more advanced challenge lies in inverse rendering, which seeks to derive the physical properties of a scene, including light, geometry, textures, and materials. Meshes, as a traditional representation adopted by many simulation pipeline, however, still show limited influence in radiance field for inverse rendering. This paper introduces a novel framework called Triangle Patchlet (abbr. Triplet), a mesh-based representation, to comprehensively approximate these scene parameters. We begin by assembling Triplets with either randomly generated points or sparse points obtained from camera calibration where all faces are treated as an independent element. Next, we simulate the physical interaction of light and optimize the scene parameters using traditional graphics rendering techniques like rasterization and ray tracing, accompanying with density control and propagation. An iterative mesh extracting process is also suggested, where we continue to optimize on geometry and materials with graph-based operation. We also introduce several regulation terms to enable better generalization of materials property. Our framework could precisely estimate the light, materials and geometry with mesh without prior of light, materials and geometry in a unified framework. Experiments demonstrate that our approach can achieve state-of-the-art visual quality while reconstructing high-quality geometry and accurate material properties.
- Abstract(参考訳): 放射界の最近の進歩は、新規なビュー合成を著しく改善した。
しかし、多くの現実世界の応用において、より先進的な課題は逆レンダリングであり、光、幾何学、テクスチャ、材料を含むシーンの物理的特性を導き出そうとするものである。
しかし、多くのシミュレーションパイプラインで採用されている従来の表現であるメッシュは、逆レンダリングのラディアンスフィールドに限られた影響しか示していない。
本稿では、これらのシーンパラメータを包括的に近似するメッシュベースの表現であるTriangle Patchlet (abbr. Triplet) という新しいフレームワークを提案する。
まず、ランダムに生成された点と、すべての顔が独立した要素として扱われるカメラキャリブレーションから得られるスパース点のどちらかでトリプレットを組み立てる。
次に、光の物理的相互作用をシミュレートし、ラスタライズやレイトレーシングといった従来のグラフィックレンダリング技術を用いてシーンパラメータを最適化する。
繰り返しメッシュ抽出プロセスも提案され、グラフベースの操作で幾何や材料を最適化し続けている。
また、材料資産のより良い一般化を可能にするために、いくつかの規制条項も導入する。
我々のフレームワークは、統一されたフレームワークで光、材料、幾何学を事前に計算することなく、メッシュで光、材料、幾何学を正確に見積もることができる。
提案手法は,高品質な形状と正確な材料特性を再構築しながら,最先端の視覚的品質を実現することができることを示す。
関連論文リスト
- MIRReS: Multi-bounce Inverse Rendering using Reservoir Sampling [17.435649250309904]
本稿では,新しい2段階逆レンダリングフレームワークであるMIRReSを紹介する。
提案手法は, ステージ1で明示的な幾何(三角形メッシュ)を抽出し, より現実的な物理ベースの逆レンダリングモデルを導入する。
本手法は,自己陰影や内部反射を含む間接照明を効果的に推定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-24T07:00:57Z) - Neural Fields meet Explicit Geometric Representation for Inverse
Rendering of Urban Scenes [62.769186261245416]
本稿では,大都市におけるシーン形状,空間変化材料,HDR照明を,任意の深さで描画したRGB画像の集合から共同で再構成できる新しい逆レンダリングフレームワークを提案する。
具体的には、第1の光線を考慮に入れ、第2の光線をモデリングするために、明示的なメッシュ(基礎となるニューラルネットワークから再構成)を用いて、キャストシャドウのような高次照明効果を発生させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-06T17:51:54Z) - Delicate Textured Mesh Recovery from NeRF via Adaptive Surface
Refinement [78.48648360358193]
画像からテクスチャ化された表面メッシュを生成する新しいフレームワークを提案する。
我々のアプローチは、NeRFを用いて幾何学とビュー依存の外観を効率的に初期化することから始まります。
ジオメトリと共同で外観を洗練し、テクスチャ画像に変換してリアルタイムレンダリングします。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-03T17:14:44Z) - NDJIR: Neural Direct and Joint Inverse Rendering for Geometry, Lights,
and Materials of Real Object [5.665283675533071]
我々はニューラルダイレクトおよびジョイントリバースレンダリング(NDJIR)を提案する。
提案手法は, 実際のオブジェクトに対して, フォトグラム設定で意味論的に分解することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-02T13:21:03Z) - Physics-based Indirect Illumination for Inverse Rendering [70.27534648770057]
本稿では,複数視点のRGB画像からシーンの照明,幾何学,材料を学習する物理ベースの逆レンダリング手法を提案する。
副産物として、我々の物理ベースの逆レンダリングモデルは、フレキシブルでリアルな素材編集やリライティングを容易にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-09T07:33:49Z) - NeROIC: Neural Rendering of Objects from Online Image Collections [42.02832046768925]
本稿では,オンライン画像コレクションからオブジェクト表現を取得し,任意のオブジェクトの高品質な形状と材料特性をキャプチャする手法を提案する。
これにより、新規ビュー合成、リライト、調和した背景合成など、さまざまなオブジェクト中心のレンダリングアプリケーションが可能になる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-07T16:45:15Z) - Extracting Triangular 3D Models, Materials, and Lighting From Images [59.33666140713829]
多視点画像観測による材料と照明の協調最適化手法を提案する。
従来のグラフィックスエンジンにデプロイ可能な,空間的に変化する材料と環境を備えたメッシュを活用します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-24T13:58:20Z) - DIB-R++: Learning to Predict Lighting and Material with a Hybrid
Differentiable Renderer [78.91753256634453]
そこで本研究では,単体画像から固有物体特性を推定する難題について,微分可能量を用いて検討する。
そこで本研究では、スペクトル化とレイトレーシングを組み合わせることで、これらの効果をサポートするハイブリッド微分可能なDIBR++を提案する。
より高度な物理ベースの微分可能値と比較すると、DIBR++はコンパクトで表現力のあるモデルであるため、高い性能を持つ。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-30T01:59:39Z) - PhySG: Inverse Rendering with Spherical Gaussians for Physics-based
Material Editing and Relighting [60.75436852495868]
本稿では、RGB入力画像からジオメトリ、マテリアル、イルミネーションをゼロから再構築する逆レンダリングパイプラインPhySGを紹介します。
我々は合成データと実データの両方を用いて,新しい視点のレンダリングを可能にするだけでなく,物質や照明の物理ベースの外観編集を可能にすることを実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-01T17:59:02Z) - Shape From Tracing: Towards Reconstructing 3D Object Geometry and SVBRDF
Material from Images via Differentiable Path Tracing [16.975014467319443]
識別可能なパストレースは、複雑な外観効果を再現できるため、魅力的なフレームワークである。
本稿では,初期粗いメッシュとメッシュファセット単位の材料表現を改良するために,微分可能なレイトレーシングを利用する方法を示す。
また、制約のない環境下での現実世界の物体の初期再構成を洗練させる方法についても示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-06T18:55:35Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。