SSN：用于图像合成的软阴影网络
计算机视觉与模式识别
2021-04-05 v3 图形学
图像与视频处理
摘要
我们提出一种交互式软阴影网络（SSN）以为图像合成生成可控软阴影。SSN 以 2D 物体掩码作为输入，因而对绘画与矢量艺术等图像类型具有无关性。环境光照图用于控制阴影的特征，如角度与柔和度。SSN 采用环境光遮蔽预测模块来预测中间环境光遮蔽图，用户可进一步细化该图以提供几何线索来调节阴影生成。为训练我们的模型，我们设计了一条高效流水线，利用 3D 物体模型生成多样的软阴影训练数据。此外，我们提出一种逆阴影图表示以改善模型训练。我们展示了我们的模型可实时生成逼真软阴影。用户研究表明，所生成的阴影常与基于物理的渲染器计算的阴影难以区分，且用户可通过交互式应用轻松使用 SSN，在数分钟内生成特定阴影效果。
引用
@article{arxiv.2007.08211,
title = {SSN: Soft Shadow Network for Image Compositing},
author = {Yichen Sheng and Jianming Zhang and Bedrich Benes},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.08211},
year = {2021}
}
备注
11 pages, 10 figures