論文の概要: Real-time Image-based Lighting of Glints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.02674v1
• Date: Thu, 03 Jul 2025 14:38:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-04 15:37:16.480924
• Title: Real-time Image-based Lighting of Glints
• Title（参考訳）: グリントのリアルタイム画像に基づく照明
• Authors: Tom Kneiphof, Reinhard Klein,
• Abstract要約: 難しいシナリオは、表面全体に散らばった個々のマイクロフェイスによって引き起こされる、輝くか輝く外観を示す材料である。 本研究では,グリントのイメージベース照明の効率的な近似法を提案し,フルダイナミックな材料特性と環境マップを実現する。 グリントを使わずにスムーズな素材をレンダリングするのに比べ、我々の手法は事前フィルタされた環境マップを保存するのに2倍のメモリを必要とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.180435324231827
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Image-based lighting is a widely used technique to reproduce shading under real-world lighting conditions, especially in real-time rendering applications. A particularly challenging scenario involves materials exhibiting a sparkling or glittering appearance, caused by discrete microfacets scattered across their surface. In this paper, we propose an efficient approximation for image-based lighting of glints, enabling fully dynamic material properties and environment maps. Our novel approach is grounded in real-time glint rendering under area light illumination and employs standard environment map filtering techniques. Crucially, our environment map filtering process is sufficiently fast to be executed on a per-frame basis. Our method assumes that the environment map is partitioned into few homogeneous regions of constant radiance. By filtering the corresponding indicator functions with the normal distribution function, we obtain the probabilities for individual microfacets to reflect light from each region. During shading, these probabilities are utilized to hierarchically sample a multinomial distribution, facilitated by our novel dual-gated Gaussian approximation of binomial distributions. We validate that our real-time approximation is close to ground-truth renderings for a range of material properties and lighting conditions, and demonstrate robust and stable performance, with little overhead over rendering glints from a single directional light. Compared to rendering smooth materials without glints, our approach requires twice as much memory to store the prefiltered environment map.
• Abstract（参考訳）: 画像ベースの照明は、特にリアルタイムレンダリングアプリケーションにおいて、現実世界の照明条件下でシェーディングを再現するために広く使われている技法である。 特に難しいシナリオは、表面全体に散らばる個別のマイクロフェイスによって引き起こされる、輝くか輝く外観を示す材料である。 本稿では,グリントのイメージベース照明の効率的な近似法を提案し,フルダイナミックな材料特性と環境マップを実現する。 我々の新しいアプローチは、地域光照明下でのリアルタイムグリントレンダリングに基礎を置いており、標準環境マップフィルタリング技術を採用している。 重要なことは、我々の環境マップフィルタリングプロセスは、フレーム単位で実行するのに十分高速である。 本手法は, 環境マップが一定放射率のほとんど均一領域に分割されていることを仮定する。 対応する指標関数を正規分布関数でフィルタリングすることにより、各領域からの光を反射する個々のマイクロファセットの確率を求める。 シェーディング中、これらの確率は、二項分布の二重ゲートガウス近似によって促進される多項分布を階層的にサンプリングするために利用される。 実時間近似は, 様々な材料特性や照明条件の接地トラストレンダリングに近づき, 強靭かつ安定な性能を示し, 単一方向光からのグリントレンダリングのオーバーヘッドが少なくなった。 グリントを使わずにスムーズな素材をレンダリングするのに比べ、我々の手法は事前フィルタされた環境マップを保存するのに2倍のメモリを必要とする。

関連論文リスト

• DifFRelight: Diffusion-Based Facial Performance Relighting [12.909429637057343]
  拡散に基づく画像から画像への変換を用いた,自由視点顔の表情のリライティングのための新しいフレームワークを提案する。 我々は、正確な照明制御のための拡散モデルを訓練し、フラットライト入力からの顔画像の高忠実度化を可能にする。 このモデルは、目の反射、地表面散乱、自影、半透明といった複雑な照明効果を正確に再現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-10T17:56:44Z)
• 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)
• SplitNeRF: Split Sum Approximation Neural Field for Joint Geometry, Illumination, and Material Estimation [65.99344783327054]
  本稿では, 実世界の物体の形状, 材料特性, 照明特性を推定してデジタル化する手法を提案する。 提案手法は,実時間物理ベースのレンダリングに画像ベースの照明で使用される分割和近似を,レーダランスニューラルネットワーク(NeRF)パイプラインに組み込む。 提案手法は,NVIDIA A100 GPUを1つのGPUで1時間に1ドル程度のトレーニングをした後で,最先端のリライト品質を実現することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-28T10:36:36Z)
• Diffusion Posterior Illumination for Ambiguity-aware Inverse Rendering [63.24476194987721]
  画像からシーン特性を推定する逆レンダリングは、困難な逆問題である。 既存のソリューションの多くは、プリエントを逆レンダリングパイプラインに組み込んで、プラウシブルなソリューションを奨励している。 本稿では,自然照明マップ上で事前学習した確率拡散モデルを最適化フレームワークに統合する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-30T12:39:28Z)
• NeFII: Inverse Rendering for Reflectance Decomposition with Near-Field Indirect Illumination [48.42173911185454]
  逆レンダリング手法は、多視点RGB画像から幾何学、材料、照明を推定することを目的としている。 本稿では,多視点画像から材料と照明を分解するエンドツーエンドの逆レンダリングパイプラインを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-29T12:05:19Z)
• NeILF: Neural Incident Light Field for Physically-based Material Estimation [31.230609753253713]
  本稿では,多視点画像と再構成幾何から物質と照明を推定するための微分可能なレンダリングフレームワークを提案する。 本フレームワークでは,シーン照明をニューラルインシデント光電場(NeILF)と表現し,多層パーセプトロンでモデル化した表面BRDFとして材料特性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-14T15:23:04Z)
• DIB-R++: Learning to Predict Lighting and Material with a Hybrid Differentiable Renderer [78.91753256634453]
  そこで本研究では,単体画像から固有物体特性を推定する難題について,微分可能量を用いて検討する。 そこで本研究では、スペクトル化とレイトレーシングを組み合わせることで、これらの効果をサポートするハイブリッド微分可能なDIBR++を提案する。 より高度な物理ベースの微分可能値と比較すると、DIBR++はコンパクトで表現力のあるモデルであるため、高い性能を持つ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-30T01:59:39Z)
• Light Stage Super-Resolution: Continuous High-Frequency Relighting [58.09243542908402]
  光ステージから採取した人間の顔の「超解像」を学習ベースで解析する手法を提案する。 本手法では,ステージ内の隣接する照明に対応する撮像画像を集約し,ニューラルネットワークを用いて顔の描画を合成する。 我々の学習モデルは、リアルな影と特異なハイライトを示す任意の光方向のレンダリングを生成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-17T23:40:43Z)
• Towards Geometry Guided Neural Relighting with Flash Photography [26.511476565209026]
  本稿では,深層学習を用いた深度マップを用いた1枚のフラッシュ写真から画像のリライティングを行うフレームワークを提案する。 本研究は,本質的な画像分解と画像リライティングにおける最先端の画像ベースアプローチに対する幾何学的アプローチの利点を実験的に検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-12T08:03:28Z)
• Deep Lighting Environment Map Estimation from Spherical Panoramas [0.0]
  本稿では,単一のLDR単分子球状パノラマからHDR照明環境マップを推定するデータ駆動モデルを提案する。 データジェネレータと監視機構として画像ベースのリライティングを活用するために,表面形状の可用性を活用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-16T14:23:05Z)

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。