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基于图像的快速神经重光照及半透明-反射建模

计算机视觉与模式识别 2026-02-10 v2

摘要

基于图像的光照(IBL)是一种广泛使用的高动态范围图像或环境贴图渲染物体的技术。然而,在物体表面聚合辐照度计算开销巨大,尤其对于需要体渲染技术的非不透明、半透明材料。本文提出一种快速神经三维重建与重光照模型,将神经辐射场等体隐式模型扩展为可使用 IBL 进行重光照。该模型具有足够通用性以处理展现复杂光传输效应的材料,例如来自精细表面几何的半透明性与光泽反射,生成逼真且引人注目的结果。在 800×\times800 分辨率下渲染可在 1 秒内完成(NVIDIA 3090 GPU 上 0.72s,A100 GPU 上 0.30s),无需工程优化。代码与数据集见 https://zhusz.github.io/TRHM-Webpage/。

关键词

引用

@article{arxiv.2306.09322,
  title  = {Fast Image-based Neural Relighting with Translucency-Reflection Modeling},
  author = {Shizhan Zhu and Shunsuke Saito and Aljaz Bozic and Carlos Aliaga and Trevor Darrell and Christoph Lassner},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2306.09322},
  year   = {2026}
}

备注

v2: Major revision and bug fix: New method with significantly improved results. Corrects an error in v1 (arXiv:2306.09322v1) in the evaluation of baseline NRTF due to an implementation bug. Results in v2 supersede those in v1