IllumiNeRF
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Illuminerf
紹介 :
IllumiNeRFは、未知の照明条件下で撮影された物体の画像のシーケンスを使用して3D表現を復元し、ターゲット照明下で新しい視点からレンダリングする3D再照明技術です。この技術は、通常、微分可能なモンテカルロレンダリングによる最適化を含む、逆レンダリングベースの従来の方法を回避します。これらの従来の方法は、脆弱で計算コストが高いことがよくあります。IllumiNeRFは、まず画像拡散モデルを使用して各入力画像を再照明し、次にこれらの再照明された画像を使用してニューラルラディアンスフィールド(NeRF)を再構築することで、よりシンプルなアプローチを採用し、ターゲット照明下で新しいビューをレンダリングします。この方法は、複数の再照明ベンチマークテストにおいて、驚くべき競争力のある性能と最先端の結果を達成しています。
ターゲットユーザー :
IllumiNeRFは、仮想現実、拡張現実、ゲーム開発、映画制作などの分野における専門家や研究者で、3D画像処理と再照明技術を必要とする方に適しています。再照明プロセスを簡素化し、計算リソースの必要性を削減することにより、3Dコンテンツの作成と編集をより効率的で実現可能にします。
総訪問数: 186
最も高い割合の地域: DE(100.00%)
ウェブサイト閲覧数 : 52.7K
使用シナリオ
仮想現実でリアルな3Dシーンを作成する
ゲーム開発で動的な照明効果を実現する
映画制作で複雑な照明環境をシミュレートする
製品特徴
画像シーケンスから3D表現を復元する
画像拡散モデルを用いて再照明を行う
ニューラルラディアンスフィールド(NeRF)モデルを再構築する
ターゲット照明下で新しいビューをレンダリングする
逆レンダリングの複雑さと計算コストを回避する
複数の再照明ベンチマークテストで最先端の結果を達成する
使用チュートリアル
1. さまざまな照明条件下で撮影された物体の画像シーケンスを収集する
2. IllumiNeRFの画像拡散モデルを使用して入力画像を再照明する
3. 再照明された画像に基づいてNeRFモデルを再構築する
4. ターゲット照明条件を決定する
5. 再構築されたNeRFモデルを使用して、ターゲット照明下で新しいビューをレンダリングする
6. レンダリング結果を評価および調整して、必要な視覚効果を得る
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