論文の概要: Full Dynamic Range Sky-Modelling For Image Based Lighting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.05758v1
• Date: Thu, 05 Mar 2026 23:32:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-09 13:17:44.6932
• Title: Full Dynamic Range Sky-Modelling For Image Based Lighting
• Title（参考訳）: 画像ベース照明のためのフルダイナミックレンジスカイモデリング
• Authors: Ian J. Maquignaz,
• Abstract要約: 環境マップは、現実世界の屋外シーンをモデル化するための重要な要素である。 最近の研究は、スカイモデルが精度と照明の方向性においてより包括的であることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate environment maps are a key component to modelling real-world outdoor scenes. They enable captivating visual arts, immersive virtual reality and a wide range of scientific and engineering applications. To alleviate the burden of physical-capture, physically-simulation and volumetric rendering, sky-models have been proposed as fast, flexible, and cost-saving alternatives. In recent years, sky-models have been extended through deep learning to be more comprehensive and inclusive of cloud formations, but recent work has demonstrated these models fall short in faithfully recreating accurate and photorealistic natural skies. Particularly at higher resolutions, DNN sky-models struggle to accurately model the 14EV+ class-imbalanced solar region, resulting in poor visual quality and scenes illuminated with skewed light transmission, shadows and tones. In this work, we propose Icarus, an all-weather sky-model capable of learning the exposure range of Full Dynamic Range (FDR) physically captured outdoor imagery. Our model allows conditional generation of environment maps with intuitive user-positioning of solar and cloud formations, and extends on current state-of-the-art to enable user-controlled texturing of atmospheric formations. Through our evaluation, we demonstrate Icarus is interchangeable with FDR physically captured outdoor imagery or parametric sky-models, and illuminates scenes with unprecedented accuracy, photorealism, lighting directionality (shadows), and tones in Image Based Lightning (IBL).
• Abstract（参考訳）: 正確な環境マップは、現実世界の屋外シーンをモデル化するための重要な要素である。 視覚芸術の獲得、没入型バーチャルリアリティ、幅広い科学や工学の応用を可能にしている。 物理的キャプチャー、物理シミュレーション、ボリュームレンダリングの負担を軽減するため、スカイモデルは高速でフレキシブルでコスト削減の代替案として提案されている。 近年、スカイモデルは深層学習によってより包括的で雲の形成を含むように拡張されているが、近年の研究により、これらのモデルは正確で光現実的な自然空を忠実に再現するに足りていないことが示されている。 特に高解像度では、DNNのスカイモデルは14EV+級の不均衡な太陽領域を正確にモデル化するのに苦労し、視覚的品質や、歪んだ光の透過、シャドウ、トーンで照らされたシーンが生じる。 本研究では,フルダイナミックレンジ(FDR)の物理的に捉えた屋外画像の露出範囲を学習できる全天候スカイモデルであるIcarusを提案する。 本モデルでは,太陽・雲の直感的なユーザ配置による環境マップの条件付き生成が可能であり,大気のテクスチャ化を可能にするため,現状に拡張されている。 評価を通じて、IcarusはFDRが物理的に捉えた屋外画像やパラメトリックスカイモデルと交換可能であることを示すとともに、前例のない精度、フォトリアリズム、照明方向(陰影)、および画像ベース照明(IBL)のトーンでシーンを照らす。

関連論文リスト

• Zero-Shot UAV Navigation in Forests via Relightable 3D Gaussian Splatting [11.31291385822484]
  受動的単眼視を用いた非構造屋外環境におけるUAVナビゲーションは、シミュレーションと現実の間のかなりの視覚領域のギャップによって妨げられる。 本研究では,非構造化屋外への効率的なゼロショット転送を目的とした,エンドツーエンドの強化学習フレームワークを提案する。 本研究では, 複雑な森林環境において, 最大10m/sの速さで, 頑健で無衝突な航法を実現することを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-06T15:51:03Z)
• Towards Physically-Based Sky-Modeling For Image Based Lighting [0.0]
  環境マップは、光リアルな屋外シーンをコヒーレントな照明でレンダリングするための重要な要素である。 最近の研究は、雲の形成をより包括的かつ包括的に含むようにスカイモデルを拡張していますが、私たちが示すように、既存の手法は自然の空を忠実に再現するのに不足しています。 物理的に捕獲されたHDRIから直接学習したフレキシブルな全天候スカイモデルであるAllSkyを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-15T16:44:38Z)
• Controllable Weather Synthesis and Removal with Video Diffusion Models [61.56193902622901]
  WeatherWeaverは、様々な気象効果を直接入力ビデオに合成するビデオ拡散モデルである。 本モデルは,気象効果の強度を正確に制御し,様々な気象タイプをブレンドし,現実主義と適応性の両方を保証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-01T17:59:57Z)
• Towards Physically-Based Sky-Modeling [0.0]
  物理的に捉えたHDR画像から直接天気予報を学習する全天候スカイモデルを提案する。 我々のモデル(AllSky)は、空の拡張ダイナミックレンジ(EDR)の維持を改善した物理的に捕獲された環境マップのエミュレーションを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-16T15:32:05Z)
• Relightable Neural Actor with Intrinsic Decomposition and Pose Control [80.06094206522668]
  提案するRelightable Neural Actorは、ポーズ駆動型ニューラルヒューマンモデルを学ぶための新しいビデオベース手法である。 トレーニングのためには、既知のが静的な照明条件下での人間のマルチビュー記録のみを必要とする。 実世界のシナリオにおける我々のアプローチを評価するため、屋内と屋外の異なる光条件下で記録された4つのアイデンティティを持つ新しいデータセットを収集した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-18T14:30:13Z)
• SkyScenes: A Synthetic Dataset for Aerial Scene Understanding [13.55299647715449]
  無人航空機の視点から高密度に注釈付けされた空中画像のデータセットSkyScenesを提示する。 SkyScenesで訓練されたモデルは、様々な現実世界のシナリオによく当てはまることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-11T02:25:30Z)
• Deep Dynamic Cloud Lighting [3.4442294678697385]
  そこで本研究では,初めて全スキーダイナミッククラウドを実現するソリューションを提案する。 我々は、様々な時間スケールで空の照度を予測することを学ぶマルチ・タイムスケールの空の外観モデルを合成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-18T22:02:54Z)
• ClimateNeRF: Extreme Weather Synthesis in Neural Radiance Field [57.859851662796316]
  シーンのNeRFモデルを用いて物理シミュレーションを融合する新しいNeRF編集手法について述べる。 結果はSOTA 2D画像編集やSOTA 3D NeRFスタイリングよりもはるかにリアルである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-23T18:59:13Z)
• Neural Light Field Estimation for Street Scenes with Differentiable Virtual Object Insertion [129.52943959497665]
  既存の屋外照明推定の作業は通常、シーン照明を環境マップに単純化する。 単一画像から5次元HDR光場を推定するニューラルネットワークを提案する。 自律運転アプリケーションにおけるARオブジェクト挿入の利点を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-19T17:59:16Z)

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。