基於統一著色方案的高斯散射逆向渲染方法 (GUS-IR)
本文提出了一種名為 GUS-IR 的新型 3DGS 逆向渲染框架，透過統一著色方案，結合正向與延遲著色方法的優點，有效地分解複雜場景中粗糙和光滑表面的物理屬性，實現高品質且即時的逆向渲染。
GUS-IR: 통합 쉐이딩 기반 가우시안 스플래팅 역렌더링
GUS-IR은 복잡한 장면에서 거친 표면과 광택 표면의 고품질 고유 분해를 달성하기 위해 3D 가우시안 스플래팅 프레임워크 내에서 통합 쉐이딩을 통합한 혁신적인 역렌더링 프레임워크입니다.
GUS-IR: Using 3D Gaussian Splatting with Unified Shading for Inverse Rendering
GUS-IR is a novel inverse rendering framework based on 3D Gaussian Splatting that unifies forward and deferred shading schemes to improve the decomposition of physical attributes like geometry, material, and illumination, especially for scenes with both rough and glossy surfaces.
GeoSplatting: 3D 가우시안 스플래팅을 위한 기하학적 안내를 통한 물리 기반 역 렌더링
GeoSplatting은 명시적 기하학적 안내와 미분 가능한 PBR 방정식을 통해 3D 가우시안 스플래팅(3DGS)을 향상시켜, 보다 정확한 기하학적 복구, 재료 및 조명 분해, 뛰어난 노블 뷰 합성을 가능하게 하는 새로운 하이브리드 표현 방식입니다.
3D 가우시안 스플래팅을 이용한 광택 객체의 역 렌더링: GlossyGS
GlossyGS는 머티리얼 사전 정보를 통합하여 광택 객체의 기하학적 구조와 재질을 정확하게 재구성하는 혁신적인 3D-GS 기반 역 렌더링 프레임워크입니다.
GlossyGS: Efficient and Accurate Inverse Rendering of Glossy Objects Using 3D Gaussian Splatting with Material Priors
GlossyGS is a novel 3D Gaussian Splatting-based inverse rendering framework that leverages material priors, normal map prefiltering, and a hybrid geometry and material representation to accurately and efficiently reconstruct the geometry and materials of glossy objects from multi-view images.
메시 기반 역 렌더링 및 장면 매개변수 근사를 위한 삼각형 패치렛, 트리플렛
트리플렛이라는 새로운 메시 기반 프레임워크를 사용하여 여러 뷰의 RGB 이미지에서 장면의 물리적 속성(조명, 기하 도형, 재질)을 추출하는 역 렌더링 방법을 제시합니다.
Triplet: A Novel Mesh-Based Framework for Inverse Rendering and Scene Parameter Approximation from Multi-view RGB Images
Triplet is a novel mesh-based framework that uses a physically-based approach to reconstruct scenes and approximate scene parameters, including lighting, materials, and geometry, from multi-view RGB images without prior knowledge of the scene.
Einzelbild-stochastische inverse Renderingmethode zur Schätzung von Beleuchtung und Reflexion
Eine neuartige stochastische inverse Renderingmethode, die aus einem einzelnen Bild die Beleuchtung und Reflexion eines Objekts mit bekannter Geometrie schätzt, indem ein neuronales generatives Modell nahtlos in den inversen Renderingprozess integriert wird.
Hochwertige Rekonstruktion von Oberflächen, Materialien und Beleuchtung aus Multiview-Bildern
Unser Verfahren ermöglicht die gleichzeitige Rekonstruktion von hochqualitativer Geometrie, Materialien und Beleuchtung aus Multiview-Bildern oder Videoaufnahmen. Dies ermöglicht fortgeschrittene Anwendungen wie Relighting, die nahtlos in moderne Grafikengines integriert werden können.
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