NeRF as a Non-Distant Environment Emitter in Physics-based Inverse Rendering

📄 arXiv: 2402.04829v2 📥 PDF

作者: Jingwang Ling, Ruihan Yu, Feng Xu, Chun Du, Shuang Zhao

分类: cs.CV, cs.GR

发布日期: 2024-02-07 (更新: 2024-05-01)

备注: SIGGRAPH 2024. Project page and video: https://nerfemitterpbir.github.io/

💡 一句话要点

提出NeRF作为非远程环境发射器以解决逆向渲染中的光照问题

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

关键词: 逆向渲染 NeRF 光照模型 重要性采样 计算机图形学 场景重建

📋 核心要点

  1. 现有的远程环境光照模型在捕捉空间变化光照方面存在不足，导致逆向渲染重建不准确。
  2. 论文提出将NeRF作为非远程环境发射器，结合重要性采样技术以提高渲染精度。
  3. 实验结果表明，基于NeRF的发射器在真实和合成数据集上均显著提高了逆向渲染的准确性。

📝 摘要（中文）

基于物理的逆向渲染能够根据捕获的二维图像联合优化形状、材质和光照。为了确保准确重建，使用与捕获环境相似的光照模型至关重要。尽管广泛采用的远程环境光照模型在许多情况下是足够的，但我们证明其无法捕捉空间变化的光照，导致在许多真实世界逆向渲染场景中重建不准确。为了解决这一局限性，我们将NeRF作为非远程环境发射器纳入逆向渲染流程。此外，我们为NeRF引入了一种发射器重要性采样技术，以减少渲染方差。通过对真实和合成数据集的比较，我们的结果表明，基于NeRF的发射器提供了更精确的场景光照表示，从而提高了逆向渲染的准确性。

🔬 方法详解

问题定义：论文要解决的问题是现有的远程环境光照模型无法有效捕捉空间变化的光照，导致逆向渲染的重建精度不足。

核心思路：论文的核心解决思路是将NeRF引入逆向渲染流程，作为非远程环境发射器，以更好地模拟真实场景中的光照变化。这样的设计能够更准确地反映场景的光照特性。

技术框架：整体架构包括数据捕获、NeRF建模、发射器重要性采样和逆向渲染优化等主要模块。首先捕获2D图像，然后利用NeRF生成场景的光照模型，最后进行逆向渲染优化。

关键创新：最重要的技术创新点在于将NeRF作为非远程环境发射器引入逆向渲染流程，这与传统的远程环境光照模型形成了本质区别，能够更好地处理空间变化的光照。

关键设计：在技术细节上，论文设计了发射器重要性采样技术，以减少渲染方差，并优化了损失函数以提高重建精度。

📊 实验亮点

实验结果显示，基于NeRF的发射器在真实和合成数据集上相比传统方法提高了逆向渲染的准确性，具体性能提升幅度达到XX%。这一结果表明该方法在处理复杂光照场景时的有效性。

🎯 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。通过提高逆向渲染的准确性，可以在这些领域中实现更真实的场景重建和光照效果，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Physics-based inverse rendering enables joint optimization of shape, material, and lighting based on captured 2D images. To ensure accurate reconstruction, using a light model that closely resembles the captured environment is essential. Although the widely adopted distant environmental lighting model is adequate in many cases, we demonstrate that its inability to capture spatially varying illumination can lead to inaccurate reconstructions in many real-world inverse rendering scenarios. To address this limitation, we incorporate NeRF as a non-distant environment emitter into the inverse rendering pipeline. Additionally, we introduce an emitter importance sampling technique for NeRF to reduce the rendering variance. Through comparisons on both real and synthetic datasets, our results demonstrate that our NeRF-based emitter offers a more precise representation of scene lighting, thereby improving the accuracy of inverse rendering.