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Основные понятия
GeoSplatting 是一種新穎的混合表示方法，它通過顯式幾何引導和可微分 PBR 方程式增強了 3D 高斯散射 (3DGS)，在逆向渲染任務中實現了最先進的效能。
Аннотация
GeoSplatting: 基於幾何引導的高斯散射，用於基於物理的逆向渲染
研究目標
本研究旨在解決使用 3D 高斯散射 (3DGS) 進行基於物理的逆向渲染的問題。雖然 3DGS 在新視圖合成 (NVS) 方面取得了顯著成果，但準確捕捉高保真幾何形狀、物理可解釋的材質和照明仍然具有挑戰性。
方法
本研究提出了一種名為 GeoSplatting 的新穎混合表示方法，該方法通過顯式幾何引導和可微分 PBR 方程式增強了 3DGS。具體來說，GeoSplatting 結合了等值面和 3DGS 的優點：
- 首先從標量場中提取等值面網格。
- 然後將網格轉換為 3DGS 點，並以完全可微分的方式為其制定 PBR 方程式。
主要發現
- GeoSplatting 中的 3DGS 基於網格幾何形狀，可實現精確的表面法線建模，這有助於使用 PBR 框架進行材質分解。
- 與現有的 3DGS 方法相比，GeoSplatting 提供了來自等值面的顯式幾何引導，從而實現了更準確的法線估計，這對於逆向渲染優化至關重要。
- 與網格表示相比，GeoSplatting 利用了 3DGS 繼承的高效率和卓越渲染品質。
主要結論
GeoSplatting 在 NeRF 資料集和 DTU 真實世界資料集上均實現了最先進的訓練效率和逆向渲染效能。與先前基於高斯散射的基準相比，GeoSplatting 表現出改進的幾何形狀、更精確的材質和照明分離，以及卓越的新視圖合成。
意義
GeoSplatting 為基於物理的逆向渲染提供了一種有效且高效的解決方案，在計算機視覺和圖形學領域具有廣泛的應用前景。
局限性和未來研究方向
- GeoSplatting 的幾何引導來自等值面，這需要在訓練期間使用遮罩，並且受網格解析度的限制，這將其應用限制在物件級別的逆向渲染任務中。
- GeoSplatting 目前僅對單次反射鏡面照明進行建模，將高階效果（例如，相互反射）留給殘差項。
未來研究方向包括探索如何消除對遮罩的需求、應用自適應解析度以適應詳細的幾何形狀，以及將其擴展到場景級別的任務。此外，還可以通過結合光線追踪技術來實現對陰影和相互反射的更全面分解。
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GeoSplatting: Towards Geometry Guided Gaussian Splatting for Physically-based Inverse Rendering
Статистика
在 NeRF 合成資料集上，GeoSplatting 在 PSNR 方面優於第二好的方法近 1dB。
與基於網格的表示相比，GeoSplatting 的 PSNR 提高了 3.53。
GeoSplatting 的優化效率很高，每個場景只需 20 分鐘即可完成訓練。
在 Synthetic4Relight 資料集上，GeoSplatting 在新視圖合成、重新照明和反照率評估方面均達到了最先進的效能。
在幾何形狀恢復方面，GeoSplatting 在具有挑戰性的渲染案例（例如，反射性 Spot）中實現了最佳的幾何形狀。
在真實世界的 DTU 資料集上，GeoSplatting 成功分解了合理的幾何形狀和材質。
Цитаты
Дополнительные вопросы
如何將 GeoSplatting 擴展到場景級別的逆向渲染任務，以處理更複雜的場景？
將 GeoSplatting 擴展到場景級別的逆向渲染任務，需要克服其依賴於物件遮罩和固定網格解析度的限制。以下是一些潛在的解決方案：
消除遮罩依賴:
利用深度資訊: 可以結合深度估計網路，在訓練過程中利用預測或真實深度圖來替代遮罩，區分前景和背景區域。
引入對抗訓練: 採用生成對抗網路 (GAN) 架構，訓練判別器區分真實場景和渲染場景，並利用判別器的回饋指導生成器生成更真實的場景，無需明確的遮罩資訊。
自適應網格解析度:
基於八叉樹的網格: 使用八叉樹結構動態調整網格解析度，在細節豐富的區域使用更精細的網格，而在空曠區域使用較粗糙的網格，以平衡渲染效率和細節表現。
基於學習的網格: 訓練一個網路預測每個區域的最佳網格解析度，或直接預測非均勻網格結構，以更好地適應場景的幾何複雜度。
分層場景表示: 將場景分解成多個層次，例如物件級別、區域級別和場景級別，並在不同層次使用不同解析度的 GeoSplatting 表示，以有效處理大規模場景。
通過結合以上方法，可以有效地將 GeoSplatting 擴展到場景級別，處理更複雜的場景。
如果沒有可用的遮罩資訊，GeoSplatting 的效能會受到怎樣的影響？
如果沒有可用的遮罩資訊，GeoSplatting 的效能會受到顯著影響，主要體現在以下幾個方面：
幾何形狀恢復: 由於缺乏前景和背景的明確區分，GeoSplatting 在沒有遮罩的情況下難以準確地恢復物體的幾何形狀，可能會出現背景與前景混淆、物體邊緣模糊等問題。
材質分解: 遮罩資訊的缺失會導致材質屬性估計錯誤，例如將背景顏色錯誤地分配給前景物體，影響材質分解的準確性。
光照估計: 在沒有遮罩的情況下，光照估計網路難以區分來自前景物體和背景環境的光照資訊，導致光照估計不準確，影響渲染結果的真實感。
總之，遮罩資訊對於 GeoSplatting 的幾何形狀恢復、材質分解和光照估計都至關重要。在沒有遮罩的情況下，GeoSplatting 的效能會顯著下降，難以產生高質量的逆向渲染結果。
GeoSplatting 能否與其他逆向渲染技術（例如，基於深度學習的方法）相結合，以進一步提高效能？
GeoSplatting 可以與其他逆向渲染技術相結合，進一步提高效能。以下是一些結合的可能性：
與基於深度學習的材質估計方法結合: GeoSplatting 主要關注幾何形狀和光照，可以與基於深度學習的材質估計方法（如 BRDF 估計網路）結合，利用深度學習方法強大的特徵提取能力，更準確地估計材質屬性，提高渲染結果的真實感。
與基於物理的渲染技術結合: GeoSplatting 使用簡化的 PBR 模型，可以與更先進的基於物理的渲染技術（如路徑追蹤）結合，更準確地模擬光線傳輸，生成更逼真的陰影和間接光照效果。
與基於深度圖的逆向渲染方法結合: GeoSplatting 可以與基於深度圖的逆向渲染方法結合，利用深度圖提供的幾何資訊，更精確地恢復物體形狀，特別是對於薄結構和複雜幾何形狀的物體。
與神經渲染方法結合: GeoSplatting 可以作為神經渲染方法的幾何形狀先驗，例如，將 GeoSplatting 生成的點雲或網格作為 NeRF 模型的輸入，提高 NeRF 模型的幾何形狀表示能力，加速訓練過程，並生成更高質量的渲染結果。
總之，GeoSplatting 可以作為一個模組化的組件，與其他逆向渲染技術有機結合，充分利用各種方法的優勢，進一步提高逆向渲染的效率和質量。
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