論文の概要: OMG: Opacity Matters in Material Modeling with Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10988v1
• Date: Sun, 16 Feb 2025 04:18:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:10:57.378856
• Title: OMG: Opacity Matters in Material Modeling with Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: OMG:ガウスめっきによる材料モデリングにおける環境問題
• Authors: Silong Yong, Venkata Nagarjun Pudureddiyur Manivannan, Bernhard Kerbl, Zifu Wan, Simon Stepputtis, Katia Sycara, Yaqi Xie,
• Abstract要約: 逆レンダリングはコンピュータビジョンとグラフィックスにおける長年の問題である。 ニューラルレンダリングの最近の進歩は、フォトリアリスティックでプラウシブルな逆レンダリング結果を可能にする。 3D Gaussian Splattingの出現は、リアルタイムレンダリングの可能性を示すことによって、それを次のレベルへと引き上げた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.580002425879323
• License:
• Abstract: Decomposing geometry, materials and lighting from a set of images, namely inverse rendering, has been a long-standing problem in computer vision and graphics. Recent advances in neural rendering enable photo-realistic and plausible inverse rendering results. The emergence of 3D Gaussian Splatting has boosted it to the next level by showing real-time rendering potentials. An intuitive finding is that the models used for inverse rendering do not take into account the dependency of opacity w.r.t. material properties, namely cross section, as suggested by optics. Therefore, we develop a novel approach that adds this dependency to the modeling itself. Inspired by radiative transfer, we augment the opacity term by introducing a neural network that takes as input material properties to provide modeling of cross section and a physically correct activation function. The gradients for material properties are therefore not only from color but also from opacity, facilitating a constraint for their optimization. Therefore, the proposed method incorporates more accurate physical properties compared to previous works. We implement our method into 3 different baselines that use Gaussian Splatting for inverse rendering and achieve significant improvements universally in terms of novel view synthesis and material modeling.
• Abstract（参考訳）: 画像の集合、すなわち逆レンダリングから幾何学、材料、照明を分解することは、コンピュータビジョンとグラフィックスにおいて長年の問題であった。 ニューラルレンダリングの最近の進歩は、フォトリアリスティックでプラウシブルな逆レンダリング結果を可能にする。 3D Gaussian Splattingの出現は、リアルタイムレンダリングの可能性を示すことによって、それを次のレベルへと引き上げた。 直感的な発見は、逆レンダリングに使用されるモデルは、光学によって示唆される不透明なw.r.t.材料特性、すなわち断面の依存性を考慮に入れないということである。 したがって、モデリング自体にこの依存性を追加する新しいアプローチを開発する。 放射能伝達にインスパイアされたニューラルネットワークは、入力材料特性を考慮し、断面のモデリングと物理的に正しいアクティベーション関数を提供することにより、不透明度項を増大させる。 したがって、材料特性の勾配は色だけでなく不透明度も考慮し、最適化の制約を緩和する。 そこで,本提案手法は従来よりも高精度な物理特性を取り入れている。 提案手法は,逆レンダリングにガウススプラッティングを用いた3つの異なるベースラインに実装し,新規なビュー合成とマテリアルモデリングの観点から,大幅な改善を実現している。

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