論文の概要: RTR-GS: 3D Gaussian Splatting for Inverse Rendering with Radiance Transfer and Reflection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.07733v1
• Date: Thu, 10 Jul 2025 13:13:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-11 16:40:15.409052
• Title: RTR-GS: 3D Gaussian Splatting for Inverse Rendering with Radiance Transfer and Reflection
• Title（参考訳）: RTR-GS:放射光伝達と反射による逆レンダリングのための3次元ガウススプラッティング
• Authors: Yongyang Zhou, Fang-Lue Zhang, Zichen Wang, Lei Zhang,
• Abstract要約: RTR-GSは、任意の反射特性を持つオブジェクトを堅牢にレンダリングし、BRDFと照明を分解し、信頼性の高いリライト結果を提供する、新しい逆レンダリングフレームワークである。 提案手法は,効率的なトレーニング推論プロセスを維持しつつ,新しいビュー合成,正規推定,分解,リライティングを向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.81533668816093
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: 3D Gaussian Splatting (3DGS) has demonstrated impressive capabilities in novel view synthesis. However, rendering reflective objects remains a significant challenge, particularly in inverse rendering and relighting. We introduce RTR-GS, a novel inverse rendering framework capable of robustly rendering objects with arbitrary reflectance properties, decomposing BRDF and lighting, and delivering credible relighting results. Given a collection of multi-view images, our method effectively recovers geometric structure through a hybrid rendering model that combines forward rendering for radiance transfer with deferred rendering for reflections. This approach successfully separates high-frequency and low-frequency appearances, mitigating floating artifacts caused by spherical harmonic overfitting when handling high-frequency details. We further refine BRDF and lighting decomposition using an additional physically-based deferred rendering branch. Experimental results show that our method enhances novel view synthesis, normal estimation, decomposition, and relighting while maintaining efficient training inference process.
• Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splatting (3DGS) は、新しいビュー合成における印象的な能力を実証した。 しかしながら、リフレクティブオブジェクトのレンダリングは、特に逆レンダリングとリライトにおいて重要な課題である。 RTR-GSは、任意の反射特性を持つオブジェクトを堅牢にレンダリングし、BRDFと照明を分解し、信頼性の高いリライト結果を提供できる新しい逆レンダリングフレームワークである。 マルチビュー画像の収集を前提として,前方レンダリングと反射の遅延レンダリングを組み合わせたハイブリッドレンダリングモデルを用いて,幾何学的構造を効果的に復元する。 このアプローチは、高周波および低周波の出現をうまく分離し、高周波の細部を扱う際に、球状高調波オーバーフィッティングによって生じる浮遊アーティファクトを緩和する。 我々はさらにBRDFと照明の分解を物理ベースの遅延レンダリングブランチを用いて洗練する。 実験結果から,本手法は,効率的なトレーニング推論プロセスを維持しつつ,新規なビュー合成,正規推定,分解,リライティングを向上することが示された。

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