NeISF：用于几何与材质估计的神经入射斯托克斯场
计算机视觉与模式识别
2023-11-30 v2
摘要
多视角逆渲染是从不同视角捕获的图像序列中估计形状、材质或光照等场景参数的问题。然而，许多方法假设单次光反射，因而无法恢复如互反射等具有挑战性的场景。另一方面，简单扩展这些方法以考虑多次反射光需要更多假设来缓解歧义。为解决此问题，我们提出神经入射斯托克斯场（NeISF），一种利用偏振线索减少歧义的多视角逆渲染框架。使用偏振线索的主要动机在于它是多次反射光的累积，提供了关于几何与材质的丰富信息。基于这一认识，所提出的入射斯托克斯场借助原创的基于物理的可微分偏振渲染器高效建模累积偏振效应。最后，实验结果表明，我们的方法在合成与真实场景中均优于现有工作。
引用
@article{arxiv.2311.13187,
title = {NeISF: Neural Incident Stokes Field for Geometry and Material Estimation},
author = {Chenhao Li and Taishi Ono and Takeshi Uemori and Hajime Mihara and Alexander Gatto and Hajime Nagahara and Yusuke Moriuchi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.13187},
year = {2023}
}