論文の概要: MLI-NeRF: Multi-Light Intrinsic-Aware Neural Radiance Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17235v1
• Date: Tue, 26 Nov 2024 08:57:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-27 13:35:02.427813
• Title: MLI-NeRF: Multi-Light Intrinsic-Aware Neural Radiance Fields
• Title（参考訳）: MLI-NeRF:マルチライト固有のニューラルラジアンスフィールド
• Authors: Yixiong Yang, Shilin Hu, Haoyu Wu, Ramon Baldrich, Dimitris Samaras, Maria Vanrell,
• Abstract要約: 反射率やシェーディングなどの固有画像成分を抽出する現在の手法は、統計的先行性に依存している。 我々はtextbfIntrinsic-aware textbfNeural textbfRadiance textbfFields に textbfMultiple textbfLight 情報を統合する MLI-NeRF を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.057216351934688
• License:
• Abstract: Current methods for extracting intrinsic image components, such as reflectance and shading, primarily rely on statistical priors. These methods focus mainly on simple synthetic scenes and isolated objects and struggle to perform well on challenging real-world data. To address this issue, we propose MLI-NeRF, which integrates \textbf{M}ultiple \textbf{L}ight information in \textbf{I}ntrinsic-aware \textbf{Ne}ural \textbf{R}adiance \textbf{F}ields. By leveraging scene information provided by different light source positions complementing the multi-view information, we generate pseudo-label images for reflectance and shading to guide intrinsic image decomposition without the need for ground truth data. Our method introduces straightforward supervision for intrinsic component separation and ensures robustness across diverse scene types. We validate our approach on both synthetic and real-world datasets, outperforming existing state-of-the-art methods. Additionally, we demonstrate its applicability to various image editing tasks. The code and data are publicly available.
• Abstract（参考訳）: 反射率やシェーディングなどの固有画像成分を抽出する現在の手法は、主に統計的先行に頼っている。 これらの手法は主に単純な合成シーンと孤立したオブジェクトに焦点を合わせ、現実の挑戦的なデータにうまく取り組むのに苦労する。 この問題に対処するため、MLI-NeRF を提案し、これは \textbf{M}ultiple \textbf{L}ight 情報を \textbf{I}ntrinsic-aware \textbf{Ne}ural \textbf{R}adiance \textbf{F}ields に統合する。 多視点情報を補完する異なる光源位置によって提供されるシーン情報を活用することにより、反射・陰影のための擬似ラベル画像を生成し、地中真実データを必要とせずに本質的な画像分解を誘導する。 本手法は,固有成分分離の直接的監視を導入し,多様なシーンタイプにまたがるロバスト性を確保する。 我々は、既存の最先端手法よりも優れた合成データセットと実世界のデータセットの両方にアプローチを検証する。 さらに,様々な画像編集タスクに適用可能であることを示す。 コードとデータは公開されています。

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