基于频率分析的SVBRDF采集不确定性量化
计算机视觉与模式识别
2025-05-08 v3 图形学
摘要
本文旨在量化多视角采集中的SVBRDF不确定性。在非受控光照和非结构化视角下，无法保证观测信息足以重建被捕获物体的外观属性。我们使用熵来研究这种模糊性或不确定性，并通过使用频域（而非入射和出射视角域）来加速分析。结果是一种能在毫秒内计算整个物体不确定性图的方法。我们发现，频率模型使我们能够以具有竞争力的性能恢复SVBRDF参数，加速的熵计算与基于物理的路径追踪结果相匹配，并且误差与不确定性之间存在正相关。然后，我们展示了不确定性图可用于通过采集引导、表面信息共享以及使用扩散模型修复不确定区域来改进SVBRDF采集。我们的代码可在https://github.com/rubenwiersma/svbrdf_uncertainty获取。
引用
@article{arxiv.2406.17774,
title = {Uncertainty for SVBRDF Acquisition using Frequency Analysis},
author = {Ruben Wiersma and Julien Philip and Miloš Hašan and Krishna Mullia and Fujun Luan and Elmar Eisemann and Valentin Deschaintre},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.17774},
year = {2025}
}
备注
Project page: https://svbrdf-uncertainty.github.io