論文の概要: LuxRemix: Lighting Decomposition and Remixing for Indoor Scenes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.15283v1
- Date: Wed, 21 Jan 2026 18:59:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-22 21:27:50.509319
- Title: LuxRemix: Lighting Decomposition and Remixing for Indoor Scenes
- Title(参考訳): LuxRemix:屋内シーンの照明分解とリミックス
- Authors: Ruofan Liang, Norman Müller, Ethan Weber, Duncan Zauss, Nandita Vijaykumar, Peter Kontschieder, Christian Richardt,
- Abstract要約: 屋内シーンにおけるインタラクティブな光編集のための新しい手法を提案する。
本手法は,複雑な屋内照明を構成光源に分解する生成画像に基づく光分解モデルを利用する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 27.539777872443853
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present a novel approach for interactive light editing in indoor scenes from a single multi-view scene capture. Our method leverages a generative image-based light decomposition model that factorizes complex indoor scene illumination into its constituent light sources. This factorization enables independent manipulation of individual light sources, specifically allowing control over their state (on/off), chromaticity, and intensity. We further introduce multi-view lighting harmonization to ensure consistent propagation of the lighting decomposition across all scene views. This is integrated into a relightable 3D Gaussian splatting representation, providing real-time interactive control over the individual light sources. Our results demonstrate highly photorealistic lighting decomposition and relighting outcomes across diverse indoor scenes. We evaluate our method on both synthetic and real-world datasets and provide a quantitative and qualitative comparison to state-of-the-art techniques. For video results and interactive demos, see https://luxremix.github.io.
- Abstract(参考訳): 屋内シーンにおけるインタラクティブな光編集のための新しい手法を提案する。
本手法は,複雑な屋内照明を構成光源に分解する生成画像に基づく光分解モデルを利用する。
この分解は個々の光源の独立的な操作を可能にし、特にその状態(オン/オフ)、色度、強度の制御を可能にする。
さらに,全シーンにまたがる光分解の連続的な伝播を保証するために,マルチビュー照明調和を導入する。
これは3Dガウススプラッティング表現に統合され、個々の光源をリアルタイムにインタラクティブに制御する。
本研究は,室内環境の多様さにまたがって,光写実的な光分解と照明効果を示すものである。
提案手法は, 合成と実世界の両方のデータセットで評価し, 最先端技術との定量的, 質的な比較を行う。
ビデオ結果とインタラクティブなデモについては、https://luxremix.github.io.comを参照してください。
関連論文リスト
- UniRelight: Learning Joint Decomposition and Synthesis for Video Relighting [85.27994475113056]
我々はアルベドを共同で推定し、単一のパスで信頼出力を合成する汎用的アプローチを導入する。
本モデルは,多様な領域にまたがる強力な一般化を示し,視覚的忠実度と時間的整合性の両方において,従来の手法を超越している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-18T17:56:45Z) - LightLab: Controlling Light Sources in Images with Diffusion Models [49.83835236202516]
画像中の光源を微細かつパラメトリックに制御する拡散法を提案する。
我々は、光の線形性を利用して、ターゲット光源または周囲照明の制御された光の変化を描写した画像対を合成する。
提案手法は, ユーザの好みに基づいて, 従来の方法よりも優れた光編集結果が得られることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-14T17:57:27Z) - SynthLight: Portrait Relighting with Diffusion Model by Learning to Re-render Synthetic Faces [16.65498750779018]
ポートレートライティングのための拡散モデルであるSynthLightを紹介する。
本手法では,環境照明条件の変化に応じて画素を変換する再レンダリング問題として,画像のリライティングを行う。
我々は、この照明条件の変換を、様々な照明の下で3Dヘッドアセットでシミュレートするデータセットを合成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-16T18:59:48Z) - DifFRelight: Diffusion-Based Facial Performance Relighting [12.909429637057343]
拡散に基づく画像から画像への変換を用いた,自由視点顔の表情のリライティングのための新しいフレームワークを提案する。
我々は、正確な照明制御のための拡散モデルを訓練し、フラットライト入力からの顔画像の高忠実度化を可能にする。
このモデルは、目の反射、地表面散乱、自影、半透明といった複雑な照明効果を正確に再現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-10T17:56:44Z) - LANe: Lighting-Aware Neural Fields for Compositional Scene Synthesis [65.20672798704128]
運転シーンの合成のための照明対応ニューラルネットワーク(LANe)を提案する。
我々は,静的背景要素と過渡要素をワールドニューラルおよびクラス固有のオブジェクトニューラルに切り離すシーン表現を学習する。
CARLAシミュレータでレンダリングした様々な照明条件の合成データセット上で,本モデルの性能を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-06T17:59:25Z) - Neural Radiance Transfer Fields for Relightable Novel-view Synthesis
with Global Illumination [63.992213016011235]
本稿では,ニューラル計算された放射光伝達関数を学習し,新しい視点下でのシーンリライティング手法を提案する。
本手法は,1つの未知の照明条件下で,シーンの実際の画像に対してのみ監視することができる。
その結果, シーンパラメータのアンタングルの復元は, 現状よりも有意に向上していることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-27T16:07:48Z) - Physically-Based Editing of Indoor Scene Lighting from a Single Image [106.60252793395104]
本研究では,1つの画像から複雑な室内照明を推定深度と光源セグメンテーションマスクで編集する手法を提案する。
1)シーン反射率とパラメトリックな3D照明を推定する全体的シーン再構成法,2)予測からシーンを再レンダリングするニューラルレンダリングフレームワーク,である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-19T06:44:37Z) - Multi-view Gradient Consistency for SVBRDF Estimation of Complex Scenes
under Natural Illumination [6.282068591820945]
本稿では,自然照明下で観察された複雑なシーンの表面反射率を空間的に変化させる手法を提案する。
エンドツーエンドのプロセスでは、シーンの幾何学のモデルと、シーンの表面をキャプチャするいくつかの画像を使用する。
実験により, 複雑な形状を持つ任意の屋外シーンに対して, 現実的な結果が得られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-25T23:49:39Z) - Neural Radiance Fields for Outdoor Scene Relighting [70.97747511934705]
ニューラルラジアンス場に基づく屋外シーンライティングのための最初のアプローチであるNeRF-OSRを提案する。
従来の技術とは対照的に,本手法はシーン照明とカメラ視点の同時編集を可能にする。
シャドウ再現のための専用ネットワークも備えており、高品質の屋外照明に欠かせない。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-09T18:59:56Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。