論文の概要: Neural Multi-View Self-Calibrated Photometric Stereo without Photometric Stereo Cues

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23162v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 23:56:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:08.912872
• Title: Neural Multi-View Self-Calibrated Photometric Stereo without Photometric Stereo Cues
• Title（参考訳）: 光学的ステレオキューを伴わないニューラル多視点自己校正フォトメトリックステレオ
• Authors: Xu Cao, Takafumi Taketomi,
• Abstract要約: 多視点画像から幾何、空間的に異なる反射率、照明条件を共同で再構成するニューラル逆レンダリング手法を提案する。 我々は、幾何と反射の両方をニューラル暗黙の場として表現し、シャドー・アウェア・ボリューム・レンダリングを適用した。 提案手法は、形状と照明推定精度において最先端の正規誘導手法より優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.270913200307197
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a neural inverse rendering approach that jointly reconstructs geometry, spatially varying reflectance, and lighting conditions from multi-view images captured under varying directional lighting. Unlike prior multi-view photometric stereo methods that require light calibration or intermediate cues such as per-view normal maps, our method jointly optimizes all scene parameters from raw images in a single stage. We represent both geometry and reflectance as neural implicit fields and apply shadow-aware volume rendering. A spatial network first predicts the signed distance and a reflectance latent code for each scene point. A reflectance network then estimates reflectance values conditioned on the latent code and angularly encoded surface normal, view, and light directions. The proposed method outperforms state-of-the-art normal-guided approaches in shape and lighting estimation accuracy, generalizes to view-unaligned multi-light images, and handles objects with challenging geometry and reflectance.
• Abstract（参考訳）: 方向の異なる照明下で撮影された多視点画像から、幾何学、空間的に異なる反射率、照明条件を共同で再構成するニューラルネットワーク逆レンダリング手法を提案する。 光キャリブレーションを必要とする従来の多視点測光ステレオ法と異なり,本手法では原画像からのシーンパラメータを一段に最適化する。 我々は、幾何と反射の両方をニューラル暗黙の場として表現し、シャドー・アウェア・ボリューム・レンダリングを適用した。 空間ネットワークは、まず、各シーンポイントの符号付き距離及び反射潜時符号を予測する。 反射率ネットワークは、潜時符号で条件付けられた反射率値を推定し、角エンコードされた表面の正規、視界、光方向を推定する。 提案手法は、形状と照明推定精度において最先端の正規誘導手法より優れ、ビューアンアライメントされたマルチライト画像に一般化し、挑戦的な幾何学と反射率でオブジェクトを処理する。

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