論文の概要: Inverse Rendering for Modeling with Line Primitives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.00625v1
• Date: Tue, 01 Sep 2026 03:05:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-02 16:31:36.262281
• Title: Inverse Rendering for Modeling with Line Primitives
• Title（参考訳）: 線形プリミティブを用いたモデリングのための逆レンダリング
• Abstract要約: 明示的な線分を用いたファジィ幾何再構成のための逆レンダリング手法を提案する。 結果として得られる表現は、標準のグラフィックスパイプラインとシームレスに統合され、クロスプラットフォームレンダリング、様々なシェーディングモデル、物理シミュレーションを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.068172674478078
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Faithfully capturing diverse real-world objects with fuzzy, anisotropic structures, such as hair, fur, fibers, and textiles, for efficient real-time visualization remains challenging. Recent radiance field reconstruction methods capture these structures from multi-view images using translucent volumetric primitives such as 3D Gaussians rather than opaque low-dimensional primitives (e.g., triangles, line segments, and polylines), thereby limiting compatibility with standard depth-tested rasterization, reflection modeling, and physical simulation. We present an inverse rendering method for reconstructing fuzzy geometry using explicit line segments, which are rasterized on a subpixel grid for anti-aliasing to reproduce a semi-transparent appearance. While straightforward to render, optimizing numerous line primitives to match target images poses a significant challenge. We address this by introducing a stochastic differentiable rasterizer for line segments that produces informative gradients with respect to vertex positions, attributes, and discrete connectivity. Experiments on synthetic and real-world datasets show that our method outperforms surface-based approaches in capturing fuzzy boundaries and achieves quality comparable to volumetric representations while relying entirely on explicit geometry. The resulting representation integrates seamlessly with standard graphics pipelines, enabling cross-platform rendering, various shading models, and physical simulation.
• Abstract（参考訳）: 毛髪、毛皮、繊維、繊維などの異方性構造を持つ様々な現実世界の物体を忠実に捉えて、効率的なリアルタイム可視化を行うことは依然として困難である。 近年の放射場再構成法は、不透明な低次元プリミティブ(三角形、線分、ポリラインなど)ではなく、3Dガウスのような半透明な体積原始体を用いて、多視点画像からこれらの構造を捉え、標準深度検定ラスタライゼーション、反射モデリング、物理シミュレーションとの整合性を制限する。 本稿では,半透明な外観を再現するために,サブピクセルグリッド上にラスタライズされた明示的な線分を用いてファジィ幾何学を再構成する逆レンダリング手法を提案する。 レンダリングは簡単だが、多数の行プリミティブをターゲットイメージに合わせるように最適化することは大きな課題である。 線形セグメントに対する確率微分可能ラスタライザを導入し,頂点位置,属性,離散接続性に関する情報勾配を導出する。 合成および実世界のデータセットを用いた実験により,本手法はファジィ境界の捕捉における表面的アプローチよりも優れ,体積表現に匹敵する品質を実現し,明示的幾何に完全に依存することを示した。 結果として得られる表現は、標準のグラフィックスパイプラインとシームレスに統合され、クロスプラットフォームレンダリング、様々なシェーディングモデル、物理シミュレーションを可能にする。

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