揭示神经逆向渲染中的歧义性：参数补偿分析
计算机视觉与模式识别
2024-04-22 v1
摘要
逆向渲染旨在仅从多视图图像重建物体的场景属性。然而，这是一个不适定问题，容易产生偏离物理准确表示的歧义估计。在本文中，我们利用神经微表面场（NMF），一种最先进的神经逆向渲染方法，来说明其固有的歧义性。我们提出了一个评估框架来评估估计场景属性之间的补偿或交互程度，旨在探索这种不适定问题背后的机制及潜在的缓解策略。具体而言，我们对一种场景属性引入人工扰动，并检查如何通过调整另一种属性来补偿这些扰动。为了便于此类实验，我们引入了一种解耦的 NMF，其中材质属性是独立的。实验结果强调了神经逆向渲染中固有的歧义性，并突出了通过几何、材质和光照先验提供额外指导的重要性。
引用
@article{arxiv.2404.12819,
title = {Unveiling the Ambiguity in Neural Inverse Rendering: A Parameter Compensation Analysis},
author = {Georgios Kouros and Minye Wu and Sushruth Nagesh and Xianling Zhang and Tinne Tuytelaars},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.12819},
year = {2024}
}