論文の概要: Spec-Gloss Surfels and Normal-Diffuse Priors for Relightable Glossy Objects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.02069v1
• Date: Thu, 02 Oct 2025 14:34:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-03 14:32:17.284338
• Title: Spec-Gloss Surfels and Normal-Diffuse Priors for Relightable Glossy Objects
• Title（参考訳）: 感光性グロッシー物体のスペクトルグロースサーフェルと正規拡散前駆体
• Authors: Georgios Kouros, Minye Wu, Tinne Tuytelaars,
• Abstract要約: 本稿では,マイクロファセットBRDFとスペキュラ・グロシネスパラメータ化を統合した2次元ガウス平滑化フレームワークを提案する。 環境マップの粗大な最適化は収束を加速し、高ダイナミックレンジのスペクトル反射を保存する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.30107053583194
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate reconstruction and relighting of glossy objects remain a longstanding challenge, as object shape, material properties, and illumination are inherently difficult to disentangle. Existing neural rendering approaches often rely on simplified BRDF models or parameterizations that couple diffuse and specular components, which restricts faithful material recovery and limits relighting fidelity. We propose a relightable framework that integrates a microfacet BRDF with the specular-glossiness parameterization into 2D Gaussian Splatting with deferred shading. This formulation enables more physically consistent material decomposition, while diffusion-based priors for surface normals and diffuse color guide early-stage optimization and mitigate ambiguity. A coarse-to-fine optimization of the environment map accelerates convergence and preserves high-dynamic-range specular reflections. Extensive experiments on complex, glossy scenes demonstrate that our method achieves high-quality geometry and material reconstruction, delivering substantially more realistic and consistent relighting under novel illumination compared to existing Gaussian splatting methods.
• Abstract（参考訳）: 光沢のある物体の正確な復元とリライティングは、物体の形状、材料特性、照明が本質的に解離することが困難であるため、長年にわたる課題である。 既存のニューラルレンダリングアプローチは、しばしば、拡散成分と特異成分を結合する単純化されたBRDFモデルやパラメータ化に依存し、忠実な材料回復とリライトフィリティを制限する。 本稿では,マイクロファセットBRDFと仕様グロスネスパラメータ化を統合し,遅延シェーディングによる2次元ガウススプラッティングを提案する。 この定式化はより物理的に一貫した材料分解を可能にし、拡散に基づく表面正規と拡散カラーガイドの早期最適化と曖昧さを緩和する。 環境マップの粗大な最適化は収束を加速し、高ダイナミックレンジのスペクトル反射を保存する。 複雑で光沢のあるシーンでの大規模な実験により、我々の手法は高品質な幾何学と物質再構成を実現し、新しい照明下では既存のガウススプラッティング法よりもはるかに現実的で一貫したリライティングを実現することを示した。

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