

A Diffusion Approach To Radiance Field Relighting Using Multi Illumination Synthesis
簡介 :
這是一種通過利用從2D圖像擴散模型提取的先驗來創建可重新照明的輻射場的方法。該方法能夠將單照明條件下捕獲的多視圖數據轉換為具有多照明效果的數據集,並通過3D高斯splats表示可重新照明的輻射場。這種方法不依賴於精確的幾何形狀和表面法線,因此更適合處理具有複雜幾何形狀和反射BRDF的雜亂場景。
需求人群 :
該技術的目標受眾是計算機圖形學領域的研究人員和開發者,尤其是那些專注於圖像處理、3D建模和視覺效果的專業人士。它提供了一種創新的方法來處理和增強3D場景的照明效果,這對於創建逼真的視覺效果和動畫至關重要。
使用場景
在電影製作中,用於創建逼真的3D場景照明效果
在虛擬現實和遊戲開發中,用於增強虛擬環境的視覺效果
在建築可視化中,用於模擬不同光照條件下的建築外觀
產品特色
利用2D擴散模型對單照明數據進行多照明增強
直接控制光照方向的2D重新照明神經網絡
創建考慮合成重新照明輸入圖像不準確性的可重新照明輻射場
優化每個圖像的輔助特徵向量以強制執行多視圖一致性
使用多層感知器參數化光方向以控制低頻照明
與Outcast、Relightable 3D Gaussians和TensoIR等技術進行比較,展示其在處理複雜場景方面的優勢
使用教程
步驟1: 準備單照明條件下的多視圖數據集
步驟2: 使用2D擴散模型對數據集進行多照明增強
步驟3: 利用增強後的數據訓練2D重新照明神經網絡
步驟4: 將訓練好的網絡應用於單照明數據,生成多照明數據集
步驟5: 利用多照明數據集創建3D高斯splats表示的輻射場
步驟6: 通過優化每個圖像的輔助特徵向量,確保多視圖一致性
步驟7: 使用多層感知器參數化光方向,實現低頻照明的直接控制
步驟8: 將最終的輻射場應用於目標場景,進行重新照明
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