DiPIR
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Dipir
紹介 :
DiPIRは、トロントAI研究所とNVIDIA Researchが共同開発した物理ベースの手法です。単一画像からシーンの照明を復元することで、仮想物体を屋内外シーンにリアルに挿入できます。材質と色調マッピングの最適化だけでなく、環境への自動調整も可能で、画像のリアリティを高めます。
ターゲットユーザー :
画像合成、仮想現実、拡張現実分野の専門家や研究者を対象としています。DiPIR技術は、リアルな画像や動画をより効率的に作成し、作業効率と製品品質の向上に役立ちます。
総訪問数: 268.0K
最も高い割合の地域: US(31.42%)
ウェブサイト閲覧数 : 52.4K
使用シナリオ
Waymoの屋外運転シーンに仮想車両を挿入し、照明効果を最適化する
屋内のHDRIパノラマ画像を背景として使用し、仮想装飾品を挿入して材質と色調マッピングを最適化する
ダイナミックなシーンで仮想物体をアニメーション化したり、物体の位置を移動させたりして、よりリアルな視覚効果を作成する
製品特徴
単一画像からのシーン照明の復元
屋内外シーンへの仮想物体のリアルな合成
材質と色調マッピングの自動最適化
単一フレームまたは動画の仮想物体合成のサポート
パーソナライズされた拡散モデルによる物理ベースの逆レンダリングプロセスの誘導
Waymoの屋外運転シーンや屋内のHDRIパノラマ画像など、様々な背景画像を用いた評価
拡散誘導による照明最適化プロセスを通じた、仮想物体挿入精度の向上
使用チュートリアル
1. 室内または屋外のシーンのターゲットとなる背景画像を用意します。
2. 仮想物体モデルを選択するか作成し、シーンに配置します。
3. DiPIRモデルを使用して、背景画像からシーンの照明を復元します。
4. 復元された照明効果に基づいて、仮想物体の材質と色調マッピングパラメータを調整します。
5. DiPIRの拡散誘導逆レンダリング技術を用いて、シーンにおける仮想物体の合成効果を最適化します。
6. 合成結果を評価し、必要に応じてさらに調整と最適化を行います。
7. 合成が完了したら、最終的な画像または動画を出力します。
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