RENI++ A Rotation-Equivariant, Scale-Invariant, Natural Illumination Prior

📄 arXiv: 2311.09361v1 📥 PDF

作者: James A. D. Gardner, Bernhard Egger, William A. P. Smith

分类: cs.CV

发布日期: 2023-11-15

备注: Project Repo - https://github.com/JADGardner/ns_reni. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2206.03858

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出RENI++以解决逆向渲染中的自然光照先验问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 逆向渲染 自然光照 高动态范围 条件神经场 深度估计 等变性 变分自编码器 图像合成

📋 核心要点

  1. 现有逆向渲染方法在光照条件的表现力上存在局限，尤其是在处理镜面反射时。
  2. 本研究提出了一种基于条件神经场的表示方法，结合变分自编码器和变换解码器，专注于自然光照的先验。
  3. 通过在1.6K HDR环境图数据集上训练，展示了该模型在逆向渲染任务中的有效性，并实现了部分观测的环境图补全。

📝 摘要（中文）

逆向渲染是一个不适定的问题。以往的研究主要集中在物体或场景的形状或外观先验上，而本研究则聚焦于自然光照的先验。当前方法依赖于球谐光照或其他通用表示，且对参数的先验设置过于简单，导致在逆向渲染中光照条件的表现力受到限制，尤其是在考虑镜面反射时。我们提出了一种基于变分自编码器和变换解码器的条件神经场表示，扩展了向量神经元以直接构建等变性，并通过尺度不变损失函数的深度估计洞察，能够准确表示高动态范围（HDR）图像。最终，我们的模型能够捕捉自然环境图中的复杂高频特征。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决逆向渲染中的自然光照先验问题。现有方法通常依赖于球谐光照或其他简单表示，导致在复杂光照条件下表现不佳，尤其是镜面反射的处理上存在不足。

核心思路：我们提出了一种新的条件神经场表示，结合变分自编码器和变换解码器，专注于自然光照的建模。通过引入向量神经元，我们能够在架构中直接实现等变性，从而提高模型对光照变化的适应性。

技术框架：整体架构包括条件神经场、变分自编码器和变换解码器。模型首先通过变分自编码器学习光照的潜在表示，然后利用变换解码器生成高动态范围图像。

关键创新：本研究的主要创新在于将等变性直接融入网络架构中，利用深度估计的洞察来设计尺度不变损失函数，从而有效捕捉高频光照特征。与传统方法相比，我们的模型在光照条件的表现力和复杂性上有显著提升。

关键设计：模型的关键设计包括扩展向量神经元以实现等变性，采用尺度不变损失函数以提高深度估计的准确性，以及在训练过程中使用1.6K HDR环境图数据集进行优化。

📊 实验亮点

实验结果表明，RENI++在逆向渲染任务中表现优异，相较于传统光照表示方法，能够更好地捕捉复杂的高频特征。具体而言，模型在环境图补全任务中取得了显著的性能提升，展示了其在处理自然光照条件下的优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括计算机图形学、虚拟现实和增强现实等领域，能够为逆向渲染提供更准确的光照模型，提升图像合成的真实感和细节表现。未来，该技术可能在自动化设计和游戏开发中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Inverse rendering is an ill-posed problem. Previous work has sought to resolve this by focussing on priors for object or scene shape or appearance. In this work, we instead focus on a prior for natural illuminations. Current methods rely on spherical harmonic lighting or other generic representations and, at best, a simplistic prior on the parameters. This results in limitations for the inverse setting in terms of the expressivity of the illumination conditions, especially when taking specular reflections into account. We propose a conditional neural field representation based on a variational auto-decoder and a transformer decoder. We extend Vector Neurons to build equivariance directly into our architecture, and leveraging insights from depth estimation through a scale-invariant loss function, we enable the accurate representation of High Dynamic Range (HDR) images. The result is a compact, rotation-equivariant HDR neural illumination model capable of capturing complex, high-frequency features in natural environment maps. Training our model on a curated dataset of 1.6K HDR environment maps of natural scenes, we compare it against traditional representations, demonstrate its applicability for an inverse rendering task and show environment map completion from partial observations. We share our PyTorch implementation, dataset and trained models at https://github.com/JADGardner/ns_reni