IllumiNeRF：無需逆向渲染的 3D 重打光技術

핵심 개념

IllumiNeRF 提出了一種新的 3D 重打光方法，不需依賴逆向渲染，而是透過圖像擴散模型生成多個重打光圖像，再將其整合至單一 3D 模型中，實現高品質且有效率的重打光效果。

초록

IllumiNeRF：無需逆向渲染的 3D 重打光技術

這篇研究論文介紹了一種名為 IllumiNeRF 的新型 3D 重打光技術。不同於傳統依賴逆向渲染來分解物體外觀、材質與光線資訊的方法，IllumiNeRF 採用一種創新的方式，透過圖像擴散模型生成大量可能的重打光圖像，並將這些圖像整合至單一 3D 模型中，以實現高品質且有效率的重打光效果。

研究目標

本研究旨在解決現有 3D 重打光技術中，逆向渲染方法所存在的計算成本高昂、光線傳輸模擬複雜以及材質與光線資訊分解困難等問題。

方法

IllumiNeRF 的核心概念是利用圖像擴散模型 (Relighting Diffusion Model, RDM) 生成多個符合目標光線條件的重打光圖像，並將這些圖像視為潛在變數的樣本。接著，利用潛在 NeRF 模型 (Latent NeRF) 將這些樣本整合至單一 3D 模型中，以捕捉不同光線條件下物體外觀的變化。

具體來說，IllumiNeRF 的流程如下：

1. 幾何形狀估計：使用 UniSDF 方法從輸入圖像中估計物體的 3D 幾何形狀。
2. 輻射線索生成：根據估計的幾何形狀和目標光線條件，使用簡單的著色模型渲染多個輻射線索圖像，用於指導圖像擴散模型。
3. 重打光圖像生成：利用預先訓練的圖像擴散模型，並以輸入圖像和輻射線索圖像作為條件，生成多個可能的重打光圖像。
4. 潛在 NeRF 優化：使用潛在 NeRF 模型將所有生成的重打光圖像整合至單一 3D 模型中，以實現從任意視角渲染重打光效果。

主要發現

實驗結果顯示，IllumiNeRF 在合成數據集和真實世界數據集上均優於現有的逆向渲染方法，證明了其在 3D 重打光任務上的有效性。

主要結論

IllumiNeRF 提出了一種新的 3D 重打光方法，透過圖像擴散模型和潛在 NeRF 模型的結合，成功克服了傳統逆向渲染方法的局限性，實現了高品質且有效率的重打光效果。

意義

IllumiNeRF 的成功為 3D 重打光技術提供了新的思路，並在虛擬和增強現實、攝影、電影製作和遊戲開發等領域具有廣泛的應用前景。

局限性與未來研究方向

儘管 IllumiNeRF 取得了顯著的成果，但仍存在一些局限性，例如需要高品質的幾何形狀估計結果，以及無法進行實時重打光等。未來研究方向包括提升幾何形狀估計的準確性和效率，以及探索更快速的重打光方法等。

통계

在 TensoIR 數據集中，針對四個物體進行評估，每個物體有五種目標光線條件，每種光線條件下有 200 個姿勢，總共評估了 4000 個渲染圖像。
在 Stanford-ORB 數據集中，評估了 14 個物體，每個物體在三種不同光線條件下拍攝。對於每個（物體，光線）對，評估了在另外兩種光線條件下相同物體的渲染圖像，總共評估了 836 個渲染圖像。
使用了 16 個 A100 40GB GPU 進行實驗，NeRF 優化的批次大小為 214 條光線。
在單個 A100 40GB GPU 上進行實驗時，NeRF 優化的批次大小為 213 條光線。
使用 S = 16 個樣本來訓練模型，即每個視角從 RDM 中生成 16 個樣本。

인용구

「我們提出了一種新的 3D 重建範例，它以以下方式取代了 3D 逆向渲染：使用單圖像 2D 重打光擴散模型生成樣本，然後將這些樣本提取到 3D 潛在 NeRF 表示中。」
「我們已經提出了一種新的 3D 重打光任務範例。我們沒有將物體的外觀分解為光線和材質因素，然後使用基於物理的渲染對物體進行重打光，而是使用單圖像重打光擴散模型 (RDM) 根據目標照明對各種建議的重打光圖像進行採樣，並將這些樣本提取到單個一致的 3D 潛在 NeRF 表示中。」

핵심 통찰 요약

IllumiNeRF: 3D Relighting Without Inverse Rendering

by Xiaoming Zha... 게시일 arxiv.org 11-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2406.06527.pdf

더 깊은 질문

IllumiNeRF 方法能否應用於動態場景的重打光，例如包含移動物體或變化光線條件的場景？

IllumiNeRF 主要設計用於靜態場景的重打光，其假設場景中的物體和光照條件是固定的。若要將其應用於動態場景，會面臨以下挑戰：

動態幾何形狀： IllumiNeRF 依賴於準確的 3D 幾何形狀來生成高品質的重打光效果。對於包含移動物體的場景，需要對每個時間步長的幾何形狀進行估計，這將顯著增加計算複雜度。

時序一致性： 對於動態場景，重打光結果需要在時間上保持一致，例如移動物體上的高光需要平滑地變化。IllumiNeRF 並未針對時序一致性進行優化，直接應用可能會導致閃爍或不自然的結果。

變化的光照條件： IllumiNeRF 假設目標光照條件是固定的。對於光照條件變化的場景，需要對每個時間步長的光照進行估計，並重新訓練或調整 Relighting Diffusion Model，這同樣會增加計算成本。

雖然 IllumiNeRF 並非為動態場景設計，但其核心概念可以作為未來研究的基礎。例如，可以探索將 IllumiNeRF 與動態 NeRF 技術（如 Nerfies）相結合，以處理動態幾何形狀和時序一致性問題。

如果輸入圖像的品質較差，例如存在噪點或模糊，IllumiNeRF 方法的效能會受到什麼影響？

輸入圖像的品質會顯著影響 IllumiNeRF 的效能。以下列舉幾個方面：

幾何形狀估計： IllumiNeRF 首先需要從輸入圖像中估計場景的 3D 幾何形狀。噪點或模糊的圖像會降低幾何形狀估計的準確性，進而影響 radiance cues 的生成，最終導致重打光結果出現瑕疵。

Relighting Diffusion Model： 輸入圖像的噪點和模糊會影響 Relighting Diffusion Model 的訓練效果。模型可能會學習到噪點或模糊的模式，並將其反映在生成的重打光圖像中。

細節還原： IllumiNeRF 依靠 Relighting Diffusion Model 從輸入圖像中提取細節信息，例如材質紋理和細微的高光變化。低品質的輸入圖像會導致這些細節信息丟失，使得生成的重打光結果不夠逼真。

為減輕低品質輸入圖像的影響，可以嘗試以下方法：

圖像預處理： 在將圖像輸入 IllumiNeRF 之前，可以使用圖像去噪或增強技術來改善圖像品質。
更強大的幾何形狀估計方法： 採用對噪點和模糊更魯棒的 3D 幾何形狀估計方法，例如基於深度學習的單目深度估計技術。
改進 Relighting Diffusion Model： 探索更先進的 Diffusion Model 架構或訓練策略，使其對輸入圖像的噪點和模糊更加魯棒。

IllumiNeRF 方法的出現是否意味著傳統基於物理渲染的重打光技術將被完全取代？

IllumiNeRF 的出現為重打光任務提供了一種有潛力的新方法，但並不意味著傳統基於物理渲染的重打光技術會被完全取代。
IllumiNeRF 的優勢：

簡化流程： IllumiNeRF 不需要進行複雜的材質和光照估計，簡化了重打光流程。
高品質結果： 在許多情況下，IllumiNeRF 可以生成與真實場景高度相似的重打光結果。
傳統基於物理渲染的重打光技術的優勢：

物理準確性： 基於物理渲染的技術可以更準確地模擬光的傳播和交互，對於需要高精度結果的應用場景（如產品設計和科學可視化）仍然是首選。
可控性： 基於物理渲染的技術允許用戶精確控制場景中的材質、光照和其他參數，從而實現更精細的調整和創作。
結論：
IllumiNeRF 和傳統基於物理渲染的重打光技術各具優勢，未來將會是兩者共存和互補的局面。IllumiNeRF 可以作為一種高效便捷的重打光工具，而基於物理渲染的技術則繼續在需要高精度和可控性的領域發揮重要作用。