論文の概要: GaRe: Relightable 3D Gaussian Splatting for Outdoor Scenes from Unconstrained Photo Collections

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20512v1
• Date: Mon, 28 Jul 2025 04:29:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 16:23:57.791259
• Title: GaRe: Relightable 3D Gaussian Splatting for Outdoor Scenes from Unconstrained Photo Collections
• Title（参考訳）: GaRe:制約なしの写真コレクションの屋外シーンを3Dガウスで撮影
• Authors: Haiyang Bai, Jiaqi Zhu, Songru Jiang, Wei Huang, Tao Lu, Yuanqi Li, Jie Guo, Runze Fu, Yanwen Guo, Lijun Chen,
• Abstract要約: 屋外リライトのための3次元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する。 提案手法は多様なシェーディング操作と動的シャドウ効果の同時生成を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.8966661817631
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a 3D Gaussian splatting-based framework for outdoor relighting that leverages intrinsic image decomposition to precisely integrate sunlight, sky radiance, and indirect lighting from unconstrained photo collections. Unlike prior methods that compress the per-image global illumination into a single latent vector, our approach enables simultaneously diverse shading manipulation and the generation of dynamic shadow effects. This is achieved through three key innovations: (1) a residual-based sun visibility extraction method to accurately separate direct sunlight effects, (2) a region-based supervision framework with a structural consistency loss for physically interpretable and coherent illumination decomposition, and (3) a ray-tracing-based technique for realistic shadow simulation. Extensive experiments demonstrate that our framework synthesizes novel views with competitive fidelity against state-of-the-art relighting solutions and produces more natural and multifaceted illumination and shadow effects.
• Abstract（参考訳）: 日光, 空放射, 間接光を正確に統合するために, 固有画像分解を利用した屋外照明のための3次元ガウススプラッティング方式のフレームワークを提案する。 画像ごとのグローバル照明を1つの潜在ベクトルに圧縮する従来の方法とは異なり、本手法は同時に多様なシェーディング操作と動的シャドウ効果の生成を可能にする。 これは,(1)直射日光効果を正確に分離する残射日光可視抽出法,(2)物理的に解釈可能でコヒーレントな照明分解のための構造的整合性を損なう地域ベースの監視フレームワーク,(3)現実的な影シミュレーションのためのレイトレーシングに基づく技術,の3つの重要な革新によって達成される。 大規模な実験により、我々のフレームワークは、最先端のリライトソリューションに対する競争力のある新しいビューを合成し、より自然で多面的な照明効果とシャドウ効果を生み出すことが示された。

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