論文の概要: Practical and Accurate Reconstruction of an Illuminant's Spectral Power Distribution for Inverse Rendering Pipelines
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.22679v1
- Date: Wed, 30 Oct 2024 04:18:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-31 14:27:45.833974
- Title: Practical and Accurate Reconstruction of an Illuminant's Spectral Power Distribution for Inverse Rendering Pipelines
- Title(参考訳): 逆レンダリングパイプラインのためのイルミナントスペクトルパワー分布の実用的・正確な再構成
- Authors: Parisha Joshi, Daljit Singh J. Dhillon,
- Abstract要約: スペクトルレンダリングとインシーン照明者のスペクトルパワー分布は、フォトリアリスティック画像の生成において重要な役割を担っている。
均一発光体のSPDを簡易かつ低コストで捕捉・再構成する手法を提案する。
シミュレーションや実世界の例では,スポットライトとうまく連携する手法を示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License:
- Abstract: Inverse rendering pipelines are gaining prominence in realizing photo-realistic reconstruction of real-world objects for emulating them in virtual reality scenes. Apart from material reflectances, spectral rendering and in-scene illuminants' spectral power distributions (SPDs) play important roles in producing photo-realistic images. We present a simple, low-cost technique to capture and reconstruct the SPD of uniform illuminants. Instead of requiring a costly spectrometer for such measurements, our method uses a diffractive compact disk (CD-ROM) and a machine learning approach for accurate estimation. We show our method to work well with spotlights under simulations and few real-world examples. Presented results clearly demonstrate the reliability of our approach through quantitative and qualitative evaluations, especially in spectral rendering of iridescent materials.
- Abstract(参考訳): 逆レンダリングパイプラインは、バーチャルリアリティシーンでそれらをエミュレートするための現実世界のオブジェクトの写実的再構築の実現において、注目されている。
マテリアルリフレクタンス、スペクトルレンダリング、およびインシーン照明器具のスペクトルパワー分布(SPD)は、フォトリアリスティック画像の生成において重要な役割を担っている。
均一発光体のSPDを簡易かつ低コストで捕捉・再構成する手法を提案する。
このような測定にコストのかかる分光器を必要とする代わりに、回折コンパクトディスク(CD-ROM)と機械学習を用いて正確な推定を行う。
シミュレーションや実世界の例では,スポットライトとうまく連携する手法を示す。
その結果, 定量的, 定性的評価によるアプローチの信頼性が明らかに示された。
関連論文リスト
- RISE-SDF: a Relightable Information-Shared Signed Distance Field for Glossy Object Inverse Rendering [26.988572852463815]
本稿では,新しいエンド・ツー・エンド・エンド・リライトブル・ニューラル・リバース・レンダリングシステムを提案する。
本アルゴリズムは,逆レンダリングとリライトにおける最先端性能を実現する。
実験により, 逆レンダリングおよびリライティングにおける最先端性能が得られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-30T09:42:10Z) - SplitNeRF: Split Sum Approximation Neural Field for Joint Geometry,
Illumination, and Material Estimation [65.99344783327054]
本稿では, 実世界の物体の形状, 材料特性, 照明特性を推定してデジタル化する手法を提案する。
提案手法は,実時間物理ベースのレンダリングに画像ベースの照明で使用される分割和近似を,レーダランスニューラルネットワーク(NeRF)パイプラインに組み込む。
提案手法は,NVIDIA A100 GPUを1つのGPUで1時間に1ドル程度のトレーニングをした後で,最先端のリライト品質を実現することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-28T10:36:36Z) - TraM-NeRF: Tracing Mirror and Near-Perfect Specular Reflections through
Neural Radiance Fields [3.061835990893184]
NeRF(Neural Radiance Fields)のような暗黙の表現は、複雑なシーンを細かな詳細でレンダリングするための印象的な結果を示した。
本研究では,NeRF内部のボリュームレンダリングに適した新しいリフレクショントレーシング手法を提案する。
少数の試料から,光線による重要サンプリングと透過率計算の効率的な手法を導出した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-16T17:59:56Z) - TensoIR: Tensorial Inverse Rendering [51.57268311847087]
テンソルIRはテンソル分解とニューラルフィールドに基づく新しい逆レンダリング手法である。
TensoRFは、放射場モデリングのための最先端のアプローチである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-24T21:39:13Z) - NeFII: Inverse Rendering for Reflectance Decomposition with Near-Field
Indirect Illumination [48.42173911185454]
逆レンダリング手法は、多視点RGB画像から幾何学、材料、照明を推定することを目的としている。
本稿では,多視点画像から材料と照明を分解するエンドツーエンドの逆レンダリングパイプラインを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-29T12:05:19Z) - Neural 3D Reconstruction in the Wild [86.6264706256377]
そこで我々は,インターネット写真コレクションから効率よく高精度な表面再構成を実現する新しい手法を提案する。
そこで本研究では,これらのシーンにおける再構成性能を評価するための新しいベンチマークとプロトコルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-25T17:59:53Z) - 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)
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。