

多照明合成による放射場再照明への拡散アプローチ
紹介 :
2D画像拡散モデルから抽出された事前知識を利用して、再照明可能な放射場を作成する手法です。単一照明条件下で取得された多視点データを、多照明効果を持つデータセットに変換し、3Dガウススプラインを用いて再照明可能な放射場を表します。この手法は正確な形状や表面法線に依存しないため、複雑な形状や反射BRDFを持つ複雑なシーンの処理に適しています。
ターゲットユーザー :
本技術は、コンピュータグラフィックス分野の研究者や開発者、特に画像処理、3Dモデリング、視覚効果に特化した専門家を対象としています。現実的な視覚効果やアニメーションの作成に不可欠な、3Dシーンの照明効果を処理および強化するための革新的な手法を提供します。
使用シナリオ
映画制作における、現実的な3Dシーン照明効果の作成
仮想現実およびゲーム開発における、仮想環境の視覚効果の増強
建築可視化における、様々な照明条件下での建物の外観のシミュレーション
製品特徴
2D拡散モデルを用いた単一照明データの多照明増強
2D再照明ニューラルネットワークによる照明方向の直接制御
合成再照明入力画像の不正確性を考慮した再照明可能な放射場の作成
多視点の一貫性を強制するための、各画像の補助特徴ベクトルの最適化
低周波照明の制御のための、多層パーセプトロンによる光方向のパラメータ化
Outcast、Relightable 3D Gaussians、TensoIRなどの手法との比較を行い、複雑なシーン処理における優位性を示す
使用チュートリアル
ステップ1:単一照明条件下の多視点データセットの準備
ステップ2:2D拡散モデルを用いたデータセットの多照明増強
ステップ3:増強されたデータを用いた2D再照明ニューラルネットワークの訓練
ステップ4:訓練されたネットワークを単一照明データに適用し、多照明データセットを生成
ステップ5:多照明データセットを用いて、3Dガウススプラインで表される放射場を作成
ステップ6:各画像の補助特徴ベクトルの最適化により、多視点の一貫性を確保
ステップ7:多層パーセプトロンによる光方向のパラメータ化により、低周波照明を直接制御
ステップ8:最終的な放射場を対象シーンに適用し、再照明を行う
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