面向大众的材料采集：使用单张手机图像获取 SVBRDF
计算机视觉与模式识别
2018-04-17 v1
摘要
我们提出一种材料采集方法，可从手持手机摄像头拍摄的单张图像中恢复近平面表面的空间变化 BRDF（SVBRDF）与法线贴图。我们的方法在闪光灯开启的条件下于任意环境光照下对表面成像，从而避免阴影，同时捕获高频镜面高光。我们训练一个 CNN 从该图像回归 SVBRDF 与表面法线。我们的网络使用大规模 SVBRDF 数据集训练，并设计用于融入材料估计的物理洞察，包括用于建模外观的网络内渲染层以及在训练期间提供额外监督的材料分类器。我们使用专为该任务设计的稠密 CRF 模块对网络结果进行细化。该框架端到端训练，并对多种材料产生高质量结果。我们提供大量消融研究，在合成与真实数据上评估我们的网络，同时展示与先前工作相比的显著改进。
引用
@article{arxiv.1804.05790,
title = {Materials for Masses: SVBRDF Acquisition with a Single Mobile Phone Image},
author = {Zhengqin Li and Kalyan Sunkavalli and Manmohan Chandraker},
journal= {arXiv preprint arXiv:1804.05790},
year = {2018}
}
备注
submitted to European Conference on Computer Vision