NeAI：一种用于即插即用神经环境光照的预卷积表示
计算机视觉与模式识别
2023-04-19 v1 图形学
摘要
隐式神经表示的最新进展已展示出从多视图图像中恢复精细几何与材质的能力。然而，使用环境贴图等简化光照模型来表示非远处光照，或使用网络在无坚实基础下拟合间接光建模，会导致光照与材质之间不良的分解。为此，我们提出一个名为神经环境光照（NeAI）的全可微框架，其使用神经辐射场（NeRF）作为光照模型以基于物理的方式处理复杂光照。结合用于粗糙度自适应高光波瓣的积分波瓣编码，以及利用预卷积背景实现准确分解，所提方法代表了将基于物理的渲染整合进 NeRF 表示的重要一步。实验展示了相比先前工作在新视角渲染上的优越性能，并且能够在任意 NeRF 风格环境下重新渲染物体的能力，为弥合虚拟与现实场景之间的鸿沟开辟了令人兴奋的可能性。项目与补充材料可见于 https://yiyuzhuang.github.io/NeAI/。
引用
@article{arxiv.2304.08757,
title = {NeAI: A Pre-convoluted Representation for Plug-and-Play Neural Ambient Illumination},
author = {Yiyu Zhuang and Qi Zhang and Xuan Wang and Hao Zhu and Ying Feng and Xiaoyu Li and Ying Shan and Xun Cao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.08757},
year = {2023}
}
备注
Project page: <a class="link-external link-https" href="https://yiyuzhuang.github.io/NeAI/" rel="external noopener nofollow">https://yiyuzhuang.github.io/NeAI/</a>