論文の概要: FreNBRDF: A Frequency-Rectified Neural Material Representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.00476v1
• Date: Tue, 01 Jul 2025 06:48:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-03 14:22:59.437536
• Title: FreNBRDF: A Frequency-Rectified Neural Material Representation
• Title（参考訳）: FreNBRDF: 周波数可変型ニューラルマテリアル表現
• Authors: Chenliang Zhou, Zheyuan Hu, Cengiz Oztireli,
• Abstract要約: 本稿では周波数補正型ニューラルマテリアル表現であるFreNBRDFを紹介する。 本稿では,ニューラルネットワークの周波数解析から得られた新しい周波数補正損失を提案し,これを一般化可能で適応的な再構成・編集パイプラインに組み込む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.915959924872987
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Accurate material modeling is crucial for achieving photorealistic rendering, bridging the gap between computer-generated imagery and real-world photographs. While traditional approaches rely on tabulated BRDF data, recent work has shifted towards implicit neural representations, which offer compact and flexible frameworks for a range of tasks. However, their behavior in the frequency domain remains poorly understood. To address this, we introduce FreNBRDF, a frequency-rectified neural material representation. By leveraging spherical harmonics, we integrate frequency-domain considerations into neural BRDF modeling. We propose a novel frequency-rectified loss, derived from a frequency analysis of neural materials, and incorporate it into a generalizable and adaptive reconstruction and editing pipeline. This framework enhances fidelity, adaptability, and efficiency. Extensive experiments demonstrate that \ours improves the accuracy and robustness of material appearance reconstruction and editing compared to state-of-the-art baselines, enabling more structured and interpretable downstream tasks and applications.
• Abstract（参考訳）: 正確な物質モデリングは、コンピュータ生成画像と実世界の写真とのギャップを埋め、フォトリアリスティックなレンダリングを実現するために不可欠である。 従来のアプローチでは、集計されたBRDFデータに依存していたが、最近の研究は、さまざまなタスクに対してコンパクトで柔軟なフレームワークを提供する暗黙のニューラル表現に移行した。 しかし、周波数領域におけるそれらの振舞いはいまだに理解されていない。 これを解決するために、周波数修正ニューラルマテリアル表現であるFreNBRDFを導入する。 球面調和を利用して、周波数領域の考察をニューラルBRDFモデリングに統合する。 本稿では,ニューラルネットワークの周波数解析から得られた新しい周波数補正損失を提案し,これを一般化可能で適応的な再構成・編集パイプラインに組み込む。 このフレームワークは忠実さ、適応性、効率性を高める。 大規模な実験により、Shaoursは、最先端のベースラインと比較して、素材の外観復元と編集の精度と堅牢性を改善し、より構造化され、解釈可能な下流タスクやアプリケーションを可能にしている。

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