EverLight：室内外可编辑 HDR 光照估计
计算机视觉与模式识别
2023-08-23 v2
摘要
由于光照环境的多样性，现有的光照估计技术被明确设计为针对室内或室外环境。一些方法专门聚焦于捕捉准确能量（例如通过参数化光照模型），强调明暗与强投影阴影；或生成逼真纹理（例如使用 GANs），优先考虑合理反射。已有提供可编辑光照能力的方法被提出，但它们往往采用简化光照模型，真实感有限。在本工作中，我们致力于弥合文献中这些近期趋势间的差距，并提出一种将参数化光照模型与 360°全景图相结合的方法，可直接用作渲染引擎中的 HDRI。我们利用近期基于 GAN 的从常规图像外推 LDR 全景图的进展，并通过参数化球面高斯将其扩展至 HDR。为此，我们引入一种新颖的光照共调制方法，在生成器中注入光照相关特征，将原始或编辑后的场景光照紧密耦合于全景图生成过程。在我们的表示中，用户可轻松编辑光照方向、强度、数量等以影响明暗，同时提供丰富、复杂的反射并与编辑无缝融合。此外，我们的方法涵盖室内与室外环境，即便与领域专用方法相比也展示了最先进的结果。
引用
@article{arxiv.2304.13207,
title = {EverLight: Indoor-Outdoor Editable HDR Lighting Estimation},
author = {Mohammad Reza Karimi Dastjerdi and Jonathan Eisenmann and Yannick Hold-Geoffroy and Jean-François Lalonde},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.13207},
year = {2023}
}
备注
ICCV 2023, https://lvsn.github.io/everlight/