論文の概要: GlossGau: Efficient Inverse Rendering for Glossy Surface with Anisotropic Spherical Gaussian
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14129v1
- Date: Wed, 19 Feb 2025 22:20:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-21 14:27:34.563748
- Title: GlossGau: Efficient Inverse Rendering for Glossy Surface with Anisotropic Spherical Gaussian
- Title（参考訳）: GlossGau:異方性球面ガウス面の効率的な逆レンダリング
- Authors: Bang Du, Runfa Blark Li, Chen Du, Truong Nguyen,
- Abstract要約: GlossGauは、バニラ3D-GSに匹敵するトレーニングとレンダリング速度を維持しながら、光沢のある表面でシーンを再構築する効率的な逆レンダリングフレームワークである。
実験によりGrossGauは、光沢のある表面を持つデータセット上で、競争力や優れた再構築を実現することが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.5442067197725
- License:
- Abstract: The reconstruction of 3D objects from calibrated photographs represents a fundamental yet intricate challenge in the domains of computer graphics and vision. Although neural reconstruction approaches based on Neural Radiance Fields (NeRF) have shown remarkable capabilities, their processing costs remain substantial. Recently, the advent of 3D Gaussian Splatting (3D-GS) largely improves the training efficiency and facilitates to generate realistic rendering in real-time. However, due to the limited ability of Spherical Harmonics (SH) to represent high-frequency information, 3D-GS falls short in reconstructing glossy objects. Researchers have turned to enhance the specular expressiveness of 3D-GS through inverse rendering. Yet these methods often struggle to maintain the training and rendering efficiency, undermining the benefits of Gaussian Splatting techniques. In this paper, we introduce GlossGau, an efficient inverse rendering framework that reconstructs scenes with glossy surfaces while maintaining training and rendering speeds comparable to vanilla 3D-GS. Specifically, we explicitly model the surface normals, Bidirectional Reflectance Distribution Function (BRDF) parameters, as well as incident lights and use Anisotropic Spherical Gaussian (ASG) to approximate the per-Gaussian Normal Distribution Function under the microfacet model. We utilize 2D Gaussian Splatting (2D-GS) as foundational primitives and apply regularization to significantly alleviate the normal estimation challenge encountered in related works. Experiments demonstrate that GlossGau achieves competitive or superior reconstruction on datasets with glossy surfaces. Compared with previous GS-based works that address the specular surface, our optimization time is considerably less.
- Abstract（参考訳）: キャリブレーションされた写真から3Dオブジェクトを再構築することは、コンピュータグラフィックスとビジョンの領域における根本的な難題である。
ニューラルレイディアンスフィールド(NeRF)に基づくニューラルリコンストラクションアプローチは目覚ましい能力を示しているが、その処理コストは依然として相当である。
近年,3Dガウススティング(3D-GS)の出現によりトレーニング効率が大きく向上し,リアルタイムにリアルなレンダリングが実現されている。
しかし、高周波情報を表現するための球高調波(SH)の限界により、3D-GSは光沢のある物体の再構成に不足する。
研究者たちは、逆レンダリングによって3D-GSの特異表現性を高めるようになった。
しかし、これらの手法はしばしば訓練とレンダリングの効率を維持するのに苦労し、ガウススティング技術の利点を損なう。
本稿では,バニラ3D-GSに匹敵するトレーニングとレンダリング速度を維持しつつ,光沢のある表面でシーンを再構成する,効率的な逆レンダリングフレームワークであるGrossGauを紹介する。
具体的には,2方向反射率分布関数 (BRDF) パラメータと入射光を明示的にモデル化し,Anisotropic Spherical Gaussian (ASG) を用いてガウス正規分布関数をマイクロファセットモデルで近似する。
基礎となるプリミティブとして2次元ガウススプラッティング (2D-GS) を用い, 関連する作業で発生する通常の推定課題を大幅に緩和するために正規化を適用した。
実験によりGrossGauは、光沢のある表面を持つデータセット上で、競争力や優れた再構築を実現することが示された。
従来のGSベースの分光面処理と比較すると,最適化時間は大幅に短縮される。
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