ESR-NeRF: Emissive Source Reconstruction Using LDR Multi-view Images

📄 arXiv: 2404.15707v2 📥 PDF

作者: Jinseo Jeong, Junseo Koo, Qimeng Zhang, Gunhee Kim

分类: cs.CV

发布日期: 2024-04-24 (更新: 2024-06-07)

备注: CVPR 2024

💡 一句话要点

提出ESR-NeRF以解决发光源重建问题

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

关键词: 发光源重建 NeRF 逆渲染 计算机图形学 光传输 多视图图像 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有NeRF方法假设场景仅由远处光源照明，忽视了发光源的影响，导致重建效果不佳。
  2. 提出ESR-NeRF，通过训练神经网络来表示光线追踪场，解决动态范围有限和计算成本高的问题。
  3. 实验结果显示，ESR-NeRF在处理包含发光源的场景时，定性和定量表现均优于现有方法，并在DTU数据集上取得更低的CD指标。

📝 摘要（中文）

现有基于NeRF的逆渲染方法假设场景仅受远处光源照明，忽视了场景内发光源的潜在影响。本研究通过使用开启和关闭发光源的低动态范围（LDR）多视图图像，解决了两个关键问题：1）由于动态范围有限和未知光照细节导致的模糊性；2）体积渲染中追溯路径的高计算成本。我们提出了一种新方法ESR-NeRF，利用神经网络作为可学习函数来表示光线追踪场。通过训练网络满足光传输段，我们调节输出辐射，逐步识别发光源，同时关注反射区域。实验结果表明，ESR-NeRF在定性和定量方面优于现有方法，并且在没有发光源的场景中也表现出较低的CD指标。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有NeRF方法在处理场景内发光源时的不足，特别是由于动态范围有限和光照细节未知导致的模糊性，以及体积渲染的高计算成本问题。

核心思路：论文提出的ESR-NeRF方法通过训练神经网络来学习光线追踪场，利用可学习函数来调节输出辐射，从而逐步识别发光源并关注反射区域。这样的设计使得模型能够在复杂光照条件下进行有效的重建。

技术框架：ESR-NeRF的整体架构包括多个模块：首先，输入LDR多视图图像；其次，利用神经网络进行光传输段的学习；最后，调节输出辐射以识别发光源。该流程通过迭代优化实现。

关键创新：ESR-NeRF的主要创新在于将神经网络作为可学习函数来表示光线追踪场，这与传统方法的固定模型设计形成鲜明对比，显著提高了对复杂光照条件的适应能力。

关键设计：在关键设计上，论文详细描述了损失函数的选择，网络结构的设计，以及如何通过训练来优化模型性能，确保在不同场景下的有效性。具体参数设置和网络架构细节在实验部分进行了深入探讨。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ESR-NeRF在处理包含发光源的场景时，定性和定量表现均优于现有方法，具体在DTU数据集上取得了更低的CD指标，显示出显著的性能提升。

🎯 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，能够在复杂光照条件下实现更真实的场景重建。未来，该方法可能推动发光源重建技术的发展，提升相关领域的视觉效果和用户体验。

📄 摘要（原文）

Existing NeRF-based inverse rendering methods suppose that scenes are exclusively illuminated by distant light sources, neglecting the potential influence of emissive sources within a scene. In this work, we confront this limitation using LDR multi-view images captured with emissive sources turned on and off. Two key issues must be addressed: 1) ambiguity arising from the limited dynamic range along with unknown lighting details, and 2) the expensive computational cost in volume rendering to backtrace the paths leading to final object colors. We present a novel approach, ESR-NeRF, leveraging neural networks as learnable functions to represent ray-traced fields. By training networks to satisfy light transport segments, we regulate outgoing radiances, progressively identifying emissive sources while being aware of reflection areas. The results on scenes encompassing emissive sources with various properties demonstrate the superiority of ESR-NeRF in qualitative and quantitative ways. Our approach also extends its applicability to the scenes devoid of emissive sources, achieving lower CD metrics on the DTU dataset.