論文の概要: Neural Inverse Rendering from Propagating Light

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.05347v1
• Date: Thu, 05 Jun 2025 17:59:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-06 21:53:49.912068
• Title: Neural Inverse Rendering from Propagating Light
• Title（参考訳）: 伝搬光からのニューラルインバースレンダリング
• Authors: Anagh Malik, Benjamin Attal, Andrew Xie, Matthew O'Toole, David B. Lindell,
• Abstract要約: 光を伝播する多視点ビデオから物理ベースでニューラル・リバース・レンダリングを行う最初のシステムを提案する。 われわれのアプローチは、時間分解されたニューラルラジオアンスキャッシングの拡張に依存している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.469575212228122
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present the first system for physically based, neural inverse rendering from multi-viewpoint videos of propagating light. Our approach relies on a time-resolved extension of neural radiance caching -- a technique that accelerates inverse rendering by storing infinite-bounce radiance arriving at any point from any direction. The resulting model accurately accounts for direct and indirect light transport effects and, when applied to captured measurements from a flash lidar system, enables state-of-the-art 3D reconstruction in the presence of strong indirect light. Further, we demonstrate view synthesis of propagating light, automatic decomposition of captured measurements into direct and indirect components, as well as novel capabilities such as multi-view time-resolved relighting of captured scenes.
• Abstract（参考訳）: 光を伝播する多視点ビデオから物理ベースでニューラル・リバース・レンダリングを行う最初のシステムを提案する。 このアプローチは、時間分解されたニューラルラディアンスキャッシングの拡張に依存します -- 任意の方向から到達した無限バウンスレーダを格納することで、逆レンダリングを高速化するテクニックです。 得られたモデルは、直接的および間接的な光輸送効果を正確に説明し、フラッシュライダーシステムから取得した計測値に適用することで、強力な間接光の存在下で最先端の3D再構成を可能にする。 さらに,光の可視化,直接的および間接的コンポーネントへの自動分解,および撮影シーンのマルチビュータイムリライトなどの新機能について述べる。

関連論文リスト

• Flying with Photons: Rendering Novel Views of Propagating Light [37.06220870989172]
  本稿では,新しい移動カメラの視点から,シーンを通して伝播する光の映像を合成する画像・ニューラルレンダリング技術を提案する。 我々のアプローチは、ピコ秒レベルの時間分解能を持つファースト・オブ・イットタイプの多視点ビデオデータセットをキャプチャするための、新しい超高速撮像装置に依存している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-09T17:48:52Z)
• GIR: 3D Gaussian Inverse Rendering for Relightable Scene Factorization [62.13932669494098]
  本稿では,3次元ガウス表現を用いた3次元ガウス逆レンダリング(GIR)手法を提案する。 最短固有ベクトルを用いて各3次元ガウスの正規性を計算する。 我々は3次元ガウシアン毎に方向対応の放射光を格納し、多重バウンス光輸送を近似するために二次照明をアンタングルするために、効率的なボクセルベースの間接照明追跡方式を採用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-08T16:05:15Z)
• 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)
• 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)
• Modeling Indirect Illumination for Inverse Rendering [31.734819333921642]
  本稿では,空間的に変化する間接照明を効率よく回収するための新しい手法を提案する。 重要な洞察は、間接照明は入力画像から学習した神経放射場から便利に導出できるということである。 合成データと実データの両方の実験は、従来の研究と比較して、我々のアプローチの優れた性能を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-14T09:10:55Z)
• Learning Neural Transmittance for Efficient Rendering of Reflectance Fields [43.24427791156121]
  本稿では,ニューラルリフレクタンスフィールドのレンダリングを高速化する事前計算型ニューラルトランスミッション関数に基づく新しい手法を提案する。 実シーンと合成シーンの結果は、最小の精度で環境マップ下でのレンダリングにおいて、ほぼ2桁のスピードアップを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-25T21:12:25Z)
• Light Field Networks: Neural Scene Representations with Single-Evaluation Rendering [60.02806355570514]
  2次元観察から3Dシーンの表現を推定することは、コンピュータグラフィックス、コンピュータビジョン、人工知能の基本的な問題である。 そこで我々は,360度4次元光場における基礎となる3次元シーンの形状と外観の両面を表現した新しいニューラルシーン表現,光場ネットワーク(LFN)を提案する。 LFNからレイをレンダリングするには*single*ネットワークの評価しか必要としない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-04T17:54:49Z)
• MVSNeRF: Fast Generalizable Radiance Field Reconstruction from Multi-View Stereo [52.329580781898116]
  MVSNeRFは、ビュー合成のための神経放射場を効率的に再構築できる新しいニューラルレンダリング手法である。 高密度にキャプチャされた画像に対して,シーン毎の最適化を考慮に入れたニューラルネットワークの先行研究とは異なり,高速ネットワーク推論により,近傍の3つの入力ビューのみからラミアンスフィールドを再構成できる汎用ディープニューラルネットワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-29T13:15:23Z)

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。