FIRe：基于方向距离函数与有符号距离函数的快速逆渲染
计算机视觉与模式识别
2023-12-20 v3 图形学
摘要
神经 3D 隐式表示学习到的先验对诸如单视图或多视图 3D 重建等多样应用有用。现有方法在渲染图像时的一个主要缺陷是，每条相机射线需多次评估网络，以致高计算时间构成下游应用的瓶颈。我们通过引入一种称为方向距离函数（DDF）的新型神经场景表示来解决此问题。为此，我们学习一个有符号距离函数（SDF）连同我们的 DDF 模型来表示一类形状。具体而言，我们的 DDF 定义于单位球面上，并沿任意给定方向预测到表面的距离。因此，我们的 DDF 允许每条相机射线仅单次网络评估即可渲染图像。基于我们的 DDF，我们提出一种新颖快速算法（FIRe）以在给定带位姿深度图时重建 3D 形状。我们在单视图深度图像 3D 重建上评估所提方法，经验表明我们的算法重建 3D 形状更精确，且比竞争方法快 15 倍以上（每次迭代）。
引用
@article{arxiv.2203.16284,
title = {FIRe: Fast Inverse Rendering using Directional and Signed Distance Functions},
author = {Tarun Yenamandra and Ayush Tewari and Nan Yang and Florian Bernard and Christian Theobalt and Daniel Cremers},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.16284},
year = {2023}
}
备注
News: Accepted to WACV'24. Project page: https://vision.in.tum.de/research/geometry/fire