Spec-Gloss Surfels and Normal-Diffuse Priors for Relightable Glossy Objects

📄 arXiv: 2510.02069v3 📥 PDF

作者: Georgios Kouros, Minye Wu, Tinne Tuytelaars

分类: cs.GR, cs.CV

发布日期: 2025-10-02 (更新: 2025-12-12)

💡 一句话要点

提出基于Spec-Gloss Surfels和法向-漫反射先验的可重光泽物体重建方法

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

关键词: 神经渲染 高斯溅射 BRDF 光泽物体重建 重光照 材质恢复 扩散先验

📋 核心要点

  1. 现有神经渲染方法在光泽物体重建中，难以解耦物体形状、材质属性和光照，限制了材质恢复和重光照的真实性。
  2. 该论文提出了一种可重光照框架，将微表面BRDF与镜面-光泽度参数化集成到2D高斯溅射中，并引入扩散先验指导优化。
  3. 实验结果表明，该方法在复杂光泽场景中实现了高质量的几何和材质重建，并在新的光照条件下实现了更逼真和一致的重光照效果。

📝 摘要（中文）

精确重建和重光泽物体仍然是一个长期存在的挑战，因为物体形状、材质属性和光照在本质上难以解耦。现有的神经渲染方法通常依赖于简化的BRDF模型或将漫反射和镜面反射分量耦合的参数化，这限制了真实的材质恢复并限制了重光照的保真度。我们提出了一个可重光照框架，该框架将微表面BRDF与镜面-光泽度参数化集成到具有延迟着色的2D高斯溅射中。这种公式能够实现更符合物理规律的材质分解，而表面法线和漫反射颜色的扩散先验指导早期优化并减轻歧义。粗到精的环境图优化加速了收敛，而仅负环境图裁剪保留了高动态范围的镜面反射。对复杂、光泽场景的大量实验表明，与现有的高斯溅射方法相比，我们的方法实现了高质量的几何和材质重建，并在新的光照下提供了更逼真和一致的重光照。

🔬 方法详解

问题定义：现有神经渲染方法在重建光泽物体时，通常采用简化的BRDF模型或耦合漫反射和镜面反射分量的参数化方法。这些方法难以准确地解耦物体形状、材质属性和光照，导致材质恢复不真实，重光照效果不佳。因此，如何实现高质量的光泽物体几何和材质重建，并在新的光照条件下实现逼真和一致的重光照效果，是一个亟待解决的问题。

核心思路：该论文的核心思路是将微表面BRDF与镜面-光泽度参数化集成到2D高斯溅射中。通过使用更符合物理规律的材质分解方式，可以更好地分离漫反射和镜面反射分量，从而提高材质恢复的准确性。此外，论文还引入了表面法线和漫反射颜色的扩散先验，以指导早期优化并减轻歧义。

技术框架：该方法的技术框架主要包括以下几个模块：1) 基于2D高斯溅射的场景表示；2) 基于微表面BRDF的材质建模；3) 基于镜面-光泽度参数化的材质参数估计；4) 基于扩散先验的优化指导；5) 粗到精的环境图优化；6) 仅负环境图裁剪。整体流程是，首先使用2D高斯溅射表示场景，然后使用微表面BRDF对材质进行建模，并使用镜面-光泽度参数化估计材质参数。接着，使用扩散先验指导优化过程，并使用粗到精的环境图优化加速收敛。最后，使用仅负环境图裁剪保留高动态范围的镜面反射。

关键创新：该论文的关键创新点在于：1) 将微表面BRDF与镜面-光泽度参数化集成到2D高斯溅射中，实现了更符合物理规律的材质分解；2) 引入了表面法线和漫反射颜色的扩散先验，以指导早期优化并减轻歧义；3) 提出了粗到精的环境图优化方法，加速了收敛；4) 提出了仅负环境图裁剪方法，保留了高动态范围的镜面反射。与现有方法相比，该方法能够更准确地恢复材质属性，并在新的光照条件下实现更逼真和一致的重光照效果。

关键设计：论文中关键的设计包括：1) 使用高斯溅射作为场景表示，能够高效地表示复杂的几何形状；2) 使用微表面BRDF对材质进行建模，能够更准确地描述光泽物体的反射特性；3) 使用镜面-光泽度参数化估计材质参数，能够更好地分离漫反射和镜面反射分量；4) 使用扩散先验指导优化过程，能够有效地减轻歧义；5) 使用粗到精的环境图优化方法，能够加速收敛；6) 使用仅负环境图裁剪方法，能够保留高动态范围的镜面反射。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节在论文中有详细描述。

📊 实验亮点

该方法在复杂、光泽场景的实验中表现出色，实现了高质量的几何和材质重建，并在新的光照条件下提供了比现有高斯溅射方法更逼真和一致的重光照效果。实验结果表明，该方法能够有效地恢复材质属性，并在新的光照条件下实现更逼真和一致的重光照效果，具体性能数据和对比基线在论文中有详细展示。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于虚拟现实、增强现实、游戏开发、电影制作等领域，实现对光泽物体的逼真渲染和交互。例如，在虚拟现实游戏中，可以利用该方法重建真实的光泽物体，并根据用户的交互实时调整光照效果，从而提高用户的沉浸感。此外，该方法还可以应用于工业设计和产品展示等领域，帮助设计师更好地展示产品的外观和材质特性。

📄 摘要（原文）

Accurate reconstruction and relighting of glossy objects remains a longstanding challenge, as object shape, material properties, and illumination are inherently difficult to disentangle. Existing neural rendering approaches often rely on simplified BRDF models or parameterizations that couple diffuse and specular components, which restrict faithful material recovery and limit relighting fidelity. We propose a relightable framework that integrates a microfacet BRDF with the specular-glossiness parameterization into 2D Gaussian Splatting with deferred shading. This formulation enables more physically consistent material decomposition, while diffusion-based priors for surface normals and diffuse color guide early-stage optimization and mitigate ambiguity. A coarse-to-fine environment map optimization accelerates convergence, and negative-only environment map clipping preserves high-dynamic-range specular reflections. Extensive experiments on complex, glossy scenes demonstrate that our method achieves high-quality geometry and material reconstruction, delivering substantially more realistic and consistent relighting under novel illumination compared to existing Gaussian splatting methods.