Core Concepts
提案されたHolo-Relightingは、単一の画像から新しい視点と照明を合成することができる革新的な体積光再現手法です。
Abstract
Abstract:
Holo-Relightingは、3D GAN(EG3D)を活用して、単一の入力ポートレートからジオメトリと外観を再構築し、制御可能な照明、ヘッドポーズ、視点を予測します。
デライティングステージではアルベド画像を予測し、GAN逆変換ステージでは3D情報を再構築します。
リライティングステージでは環境マップやヘッドポーズに応じて複雑な非ランバート反射やキャストシャドウを生成します。
Introduction:
ポートレート写真撮影における理想的な照明条件と視点の探求が挙げられます。
Holo-Relightingは柔軟なポートレート編集を可能にするために新しいビューと照明の仮想合成ニーズに対応しています。
Related Work:
2Dポートレートリライティング方法や3D GANsに関する先行研究が言及されています。
Method:
Holo-Relightingはデライティング、GAN逆変換、リライティングの3つのステージで構成されています。
リライティングネットワークはGAN特徴量を使用して複雑な光効果を生成し、ピラミッド構造で設計されています。
Data and Implementation Details:
Light stageデータや異なる環境マップから収集したデータセットでトレーニングされました。
Adam最適化アルゴリズムや学習率1e−5でトレーニングされました。
Stats
Holo-Relightingは単一の入力画像から新しい視点と新しい照明を合成することができます。
Quotes
"Challenging high-frequency lighting effects can be handled in a fully implicit manner without relying on any physical reflectance and lighting models."
"Holo-Relighting leverages the pretrained 3D GAN (EG3D) to reconstruct geometry and appearance from an input portrait as a set of 3D-aware features."