論文の概要: HumanOLAT: A Large-Scale Dataset for Full-Body Human Relighting and Novel-View Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.09137v1
• Date: Tue, 12 Aug 2025 17:59:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-13 21:07:34.540497
• Title: HumanOLAT: A Large-Scale Dataset for Full-Body Human Relighting and Novel-View Synthesis
• Title（参考訳）: HumanOLAT: フルボディのヒューマンリライティングと新しいビュー合成のための大規模データセット
• Authors: Timo Teufel, Pulkit Gera, Xilong Zhou, Umar Iqbal, Pramod Rao, Jan Kautz, Vladislav Golyanik, Christian Theobalt,
• Abstract要約: 我々はHumanOLATデータセットを紹介した。HumanOLATデータセットは、フルボディ人間のマルチビューワンライト・アット・ア・タイム(OLAT)キャプチャの最初の大規模データセットである。 データセットには、白色光、環境マップ、色勾配、細粒度OLAT照明などの様々な照明下でのHDR RGBフレームが含まれている。 我々は、複雑な人間中心の外観と照明相互作用をモデル化する上で、データセットの価値と重要な課題の両方を基礎として、最先端のリライティングと新規ビュー合成手法の評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 94.36785346337007
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Simultaneous relighting and novel-view rendering of digital human representations is an important yet challenging task with numerous applications. Progress in this area has been significantly limited due to the lack of publicly available, high-quality datasets, especially for full-body human captures. To address this critical gap, we introduce the HumanOLAT dataset, the first publicly accessible large-scale dataset of multi-view One-Light-at-a-Time (OLAT) captures of full-body humans. The dataset includes HDR RGB frames under various illuminations, such as white light, environment maps, color gradients and fine-grained OLAT illuminations. Our evaluations of state-of-the-art relighting and novel-view synthesis methods underscore both the dataset's value and the significant challenges still present in modeling complex human-centric appearance and lighting interactions. We believe HumanOLAT will significantly facilitate future research, enabling rigorous benchmarking and advancements in both general and human-specific relighting and rendering techniques.
• Abstract（参考訳）: デジタル人間表現の同時リライティングと新規ビューレンダリングは多くのアプリケーションにおいて重要な課題である。 この領域の進歩は、特にフルボディの人体撮影において、公開可能な高品質なデータセットが欠如しているため、著しく制限されている。 この重要なギャップに対処するため、我々はHumanOLATデータセットを紹介した。これは、フルボディ人間のマルチビューワンライト・アット・ア・タイム(OLAT)キャプチャーによる、初めて一般公開された大規模データセットである。 データセットには、白色光、環境マップ、色勾配、細粒度OLAT照明などの様々な照明下でのHDR RGBフレームが含まれている。 我々は、複雑な人間中心の外観と照明相互作用をモデル化する上で、データセットの価値と重要な課題の両方を基礎として、最先端のリライティングと新規ビュー合成手法の評価を行った。 我々は、HumanOLATが将来の研究を著しく促進し、汎用および人間固有のライティングおよびレンダリング技術において厳密なベンチマークと進歩を可能にすると信じている。

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