ReCap: 基于跨环境采集的改进高斯重光照
计算机视觉与模式识别
2025-03-28 v3
摘要
在多样化未见环境中对3D物体进行精确重光照对于逼真的虚拟物体放置至关重要。由于反照率-光照歧义，现有方法往往难以产生逼真的重光照结果。若缺乏适当的约束，观察到的训练视图可以由光照和材质属性的多种组合来解释，缺乏与实际用于重光照的环境图的物理对应关系。在本工作中，我们提出了ReCap，将跨环境采集视为多任务目标，以提供贯穿纠缠的缺失监督。具体而言，ReCap联合优化多个共享一组共同材质属性的光照表示。这种特性自然地围绕相互的材质属性协调一组连贯的光照表示，利用不同物体外观之间的共性和差异。这种连贯性使得物理上合理的光照重建和稳健的材质估计成为可能——两者对于精确重光照都至关重要。结合简洁的着色函数和有效的后处理，ReCap在扩展的重光照基准上超越了所有领先竞争者。
引用
@article{arxiv.2412.07534,
title = {ReCap: Better Gaussian Relighting with Cross-Environment Captures},
author = {Jingzhi Li and Zongwei Wu and Eduard Zamfir and Radu Timofte},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.07534},
year = {2025}
}