論文の概要: Weather-Magician: Reconstruction and Rendering Framework for 4D Weather Synthesis In Real Time

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.19919v1
• Date: Mon, 26 May 2025 12:44:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 16:58:43.430576
• Title: Weather-Magician: Reconstruction and Rendering Framework for 4D Weather Synthesis In Real Time
• Title（参考訳）: 気象魔術師:リアルタイムの4D気象合成のための復元・レンダリングフレームワーク
• Authors: Chen Sang, Yeqiang Qian, Jiale Zhang, Chunxiang Wang, Ming Yang,
• Abstract要約: 本研究では,ガウススプラッティングに基づくフレームワークを提案し,実際のシーンを再現し,合成した4次元気象条件下でレンダリングする。 我々の研究は、継続的な動的気象変化をサポートし、その影響の詳細を容易に制御できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.860317925222954
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: For tasks such as urban digital twins, VR/AR/game scene design, or creating synthetic films, the traditional industrial approach often involves manually modeling scenes and using various rendering engines to complete the rendering process. This approach typically requires high labor costs and hardware demands, and can result in poor quality when replicating complex real-world scenes. A more efficient approach is to use data from captured real-world scenes, then apply reconstruction and rendering algorithms to quickly recreate the authentic scene. However, current algorithms are unable to effectively reconstruct and render real-world weather effects. To address this, we propose a framework based on gaussian splatting, that can reconstruct real scenes and render them under synthesized 4D weather effects. Our work can simulate various common weather effects by applying Gaussians modeling and rendering techniques. It supports continuous dynamic weather changes and can easily control the details of the effects. Additionally, our work has low hardware requirements and achieves real-time rendering performance. The result demos can be accessed on our project homepage: weathermagician.github.io
• Abstract（参考訳）: 都市デジタルツイン、VR/AR/ゲームシーンデザイン、合成映画の作成といったタスクでは、伝統的な産業的アプローチでは、手動でシーンをモデリングし、レンダリングプロセスを完成させるために様々なレンダリングエンジンを使用する場合が多い。 このアプローチは通常、高い労働コストとハードウェア要求を必要とし、複雑な現実世界のシーンを複製する際に品質が低下する可能性がある。 より効率的なアプローチは、キャプチャされた現実世界のシーンからのデータを使用して、再構築とレンダリングアルゴリズムを適用して、真正なシーンを迅速に再現する。 しかし、現在のアルゴリズムは、現実世界の気象効果を効果的に再構築し、レンダリングすることができない。 そこで本研究では,ガウススプラッティングに基づくフレームワークを提案し,実際のシーンを再構築し,合成した4次元気象条件下でレンダリングする。 我々の研究は、ガウスのモデリングとレンダリング技術を適用することで、様々な一般的な気象効果をシミュレートすることができる。 継続的な動的気象変化をサポートし、その影響の詳細を容易に制御できる。 さらに、当社の作業はハードウェア要件が低く、リアルタイムなレンダリング性能を実現しています。 結果のデモはプロジェクトのホームページでアクセスできます。

関連論文リスト

• Controllable Weather Synthesis and Removal with Video Diffusion Models [61.56193902622901]
  WeatherWeaverは、様々な気象効果を直接入力ビデオに合成するビデオ拡散モデルである。 本モデルは,気象効果の強度を正確に制御し,様々な気象タイプをブレンドし,現実主義と適応性の両方を保証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-01T17:59:57Z)
• RainyGS: Efficient Rain Synthesis with Physically-Based Gaussian Splatting [28.60412760466588]
  オープンワールドシーンにおける動的降雨効果を物理的精度で生成する新しい手法であるRainyGSを紹介した。 提案手法の核となるのは,高速な3DGSレンダリングフレームワークにおいて,物理的雨滴と浅水シミュレーション技術の統合である。 本手法は,30fps以上の降雨効果の合成をサポートし,降雨強度を柔軟に制御する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-27T12:35:03Z)
• EvaSurf: Efficient View-Aware Implicit Textured Surface Reconstruction [53.28220984270622]
  3次元再構成法はリアルタイムに3次元整合性のある高忠実度結果を生成する。 提案手法は,合成と実世界の両方のデータセット上で,高品質な外観と正確なメッシュを再構築することができる。 我々の方法は1つのGPUを使ってたった1～2時間でトレーニングでき、40FPS(Frames per second)以上のモバイルデバイス上で実行することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-16T11:30:56Z)
• Real-Time Neural Rasterization for Large Scenes [39.198327570559684]
  本研究では,大規模シーンのリアルタイムなノベルビュー合成のための新しい手法を提案する。 既存のニューラルネットワークレンダリング手法は現実的な結果を生成するが、主に小規模なシーンで機能する。 私たちの仕事は、大規模な現実世界のシーンのリアルタイムレンダリングを可能にする最初のものです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-09T18:59:10Z)
• Efficient Meshy Neural Fields for Animatable Human Avatars [87.68529918184494]
  高忠実でアニマブルな人間のアバターをビデオから効果的にデジタル化することは、挑戦的で活発な研究課題である。 最近のレンダリングベースのニューラル表現は、フレンドリーなユーザビリティと光変化の再現性を備えた、人間のデジタル化の新しい方法を開く。 アニマタブルなヒトアバターを再構築するために,メッシュニューラルネットワークを効果的に学習する手法であるEMAを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-23T00:15:34Z)
• Neural Assets: Volumetric Object Capture and Rendering for Interactive Environments [8.258451067861932]
  本研究では,現実の物体を日常の環境に忠実かつ迅速に捕獲する手法を提案する。 我々は、新しい神経表現を用いて、透明な物体部品などの効果を再構築し、物体の外観を保ちます。 これにより、提案されたニューラルネットワークアセットを既存のメッシュ環境やオブジェクトとシームレスに統合することが可能になる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-12T18:55:03Z)

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。