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基於逆向渲染和對抗式隱函數的環境映射編輯


核心概念
本文提出了一種基於逆向渲染和對抗式隱函數的環境映射編輯方法,透過將環境映射參數化為穩健的隱函數,並利用逆向渲染進行優化,實現對環境映射的光源和陰影進行編輯,同時保持背景完整性和視覺一致性。
摘要

書目資訊

D'Orazio, A., Sforza, D., Pellacini, F., & Masi, I. (2024). Environment Maps Editing using Inverse Rendering and Adversarial Implicit Functions. In STAG: Smart Tools and Applications in Graphics (2024) (pp. 1-11). Eurographics - The European Association for Computer Graphics.

研究目標

本研究旨在開發一種新穎的方法,透過逆向渲染和對抗式隱函數來編輯高動態範圍 (HDR) 環境映射,解決現有方法在處理 HDR 圖像時遇到的像素稀疏性和值方差問題。

方法

  • 使用基於 SIREN(正弦表示網絡)的隱函數對環境映射進行參數化,並透過對數空間表示和 HDR 空間損失函數來處理 HDR 圖像。
  • 採用對抗式權重擾動來訓練 SIREN 模型,使其對梯度更新更加穩健,從而產生更自然、更少偽影的環境映射。
  • 利用逆向渲染管道,將渲染圖像與目標圖像進行比較,並透過梯度下降優化環境映射的隱函數表示。
  • 採用亮度正則化、L1 正則化和深度圖像結構和紋理相似性 (DISTS) 度量等技術來約束優化過程,確保生成的環境映射保持原始圖像的視覺一致性和感知品質。

主要發現

  • 與直接優化像素值相比,使用 R-SIREN(具有穩健性的 SIREN)表示環境映射可以產生更高品質的重建結果,尤其是在反射表面上。
  • 對抗式權重擾動有助於提高 SIREN 模型對逆向渲染過程中接收到的梯度更新的穩健性,從而產生更自然、更少偽影的環境映射。
  • 亮度正則化、L1 正則化和 DISTS 度量的組合有效地約束了優化過程,確保生成的環境映射保持原始圖像的視覺一致性和感知品質。

主要結論

本研究提出了一種基於逆向渲染和對抗式隱函數的有效環境映射編輯方法。透過將環境映射表示為穩健的隱函數,並利用逆向渲染進行優化,該方法可以編輯環境映射的光源和陰影,同時保持背景完整性和視覺一致性。

意義

這項研究通過引入一種基於學習的方法來推進環境映射編輯領域,該方法解決了傳統方法在處理 HDR 圖像時遇到的挑戰。所提出的 R-SIREN HDR 方法為藝術家提供了一種強大的工具,可以精確控制和自定義環境映射,從而增強計算機圖形應用程序中的真實感和沉浸感。

局限性和未來研究方向

  • 該方法依賴於反射材料進行有效的逆向渲染,這在缺乏此類信息的場景中可能會有問題。
  • 未來的研究可以探索將 R-SIREN HDR 擴展到其他 3D 模型操作任務,例如材質編輯或場景重新照明。
  • 研究更先進的正則化技術或將先驗知識納入優化過程,可以進一步提高生成環境映射的品質和真實感。
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統計資料
在 1K 環境映射中,總共有 1024 × 512 = 524,288 個像素。 光源(如太陽)通常僅佔整個圖像的幾十個像素。 SIREN 模型訓練了 1500 個時期,每個圖像的平均訓練時間為 30 秒。 對抗式權重擾動採用了代理 Adam 優化器,學習率為 1×10−4,擾動大小為 γ = 0.01。 R-SIREN 模型具有 2 個輸入特徵、3 個輸出特徵、256 個隱藏特徵和 6 個隱藏層。 逆向渲染過程使用 Adam 優化器,學習率為 5×10−6,運行 400 次迭代。
引述
"Optimizing directly on the environment map pixel will lead to low-quality images due to the sparsity nature of the problem, producing new images that are off the manifold of the natural images." "We propose to interpret the weights θ of neural implicit representations as a form of 'embedding' for the target image." "Our approach can pave the way to interesting tasks, such as estimating a new environment map given a rendering with novel light sources, maintaining the initial perceptual features, and enabling brush stroke-based editing of existing environment maps."

深入探究

如何將這種基於逆向渲染和隱函數的環境映射編輯方法推廣到更廣泛的場景,例如包含透明或半透明物體的場景?

將這種基於逆向渲染和隱函數的環境映射編輯方法推廣到包含透明或半透明物體的場景,需要克服幾個挑戰: 光線傳輸的複雜性: 透明和半透明物體會導致光線在場景中的傳播路徑更加複雜,例如折射、散射和次表面散射等現象。現有的逆向渲染方法主要針對不透明物體設計,需要進行改進才能準確地模擬這些現象。 材質屬性的估計: 透明和半透明物體的材質屬性,例如折射率、散射係數等,對渲染結果有很大影響。準確估計這些屬性對於生成逼真的圖像至關重要。 計算效率: 模擬光線在透明和半透明物體中的傳播需要大量的計算資源。如何提高計算效率是推廣該方法的一個重要問題。 以下是一些可能的解決方案: 使用更先進的光線傳輸模型: 例如路徑追蹤或雙向路徑追蹤等,可以更準確地模擬光線在透明和半透明物體中的傳播。 開發新的逆向渲染算法: 針對透明和半透明物體的特性,設計新的算法來估計材質屬性和光照條件。 利用深度學習技術: 使用深度神經網絡來學習透明和半透明物體的外觀和光線傳輸特性,例如神經渲染技術。 結合多視角信息: 使用多個視角的圖像來重建場景,可以提供更多關於透明和半透明物體的信息。 總之,將這種環境映射編輯方法推廣到更廣泛的場景需要克服許多技術挑戰,但同時也具有巨大的應用潛力。

如果目標圖像中包含與原始環境映射不一致的照明條件(例如,添加了不切實際的光源或陰影),該方法的性能會如何?

如果目標圖像中包含與原始環境映射不一致的照明條件,該方法的性能會受到一定影響,主要體現在以下幾個方面: 生成不自然的環境映射: 由於算法試圖將目標圖像中的所有照明信息都編碼到環境映射中,因此不一致的照明條件可能會導致生成的環境映射出現不自然的 artifacts,例如光源過曝、陰影形狀不合理等。 難以收斂或陷入局部最優: 不一致的照明條件會使逆向渲染問題的解空間變得更加複雜,導致優化算法難以收斂到理想的解,或者更容易陷入局部最優解。 降低編輯的準確性和可控性: 由於算法無法區分真實的和不切實際的照明信息,因此在進行編輯時,可能會同時改變真實的光照效果和不切實際的 artifacts,降低編輯的準確性和可控性。 為了減輕這些影響,可以考慮以下幾種策略: 對目標圖像進行預處理: 例如使用圖像修復技術去除或修正不切實際的光源或陰影,或者使用語義分割技術將目標圖像分解為不同的區域,分別進行處理。 引入先驗知識: 例如利用光照模型或場景結構信息來約束環境映射的生成,避免出現不合理的 artifacts。 開發更魯棒的優化算法: 例如使用更先進的優化算法來處理複雜的解空間,或者使用多階段優化策略來逐步優化環境映射。 總之,處理不一致的照明條件是環境映射編輯方法需要解決的一個重要問題。通過結合圖像處理、計算機視覺和優化算法等領域的技術,可以提高該方法在處理這類問題時的魯棒性和性能。

這項研究如何促進計算機圖形學以外的領域的發展,例如建築設計、產品設計或虛擬現實體驗?

這項研究提出的基於逆向渲染和隱函數的環境映射編輯方法,不僅在計算機圖形學領域具有重要意義,還可以用於促進其他領域的發展,例如: 1. 建築設計: 快速生成逼真的建築效果圖: 建築師可以使用該方法快速調整環境光照條件,生成不同時間、天氣和季節下的建築效果圖,更直觀地展示設計理念。 優化建築採光和照明設計: 通過模擬不同環境光照條件下建築內部的光照效果,可以優化建築的窗戶設計、遮陽系統以及人工照明佈局,提高建築的舒適性和節能性。 2. 產品設計: 預覽產品在不同環境下的外觀: 產品設計師可以使用該方法將虛擬產品模型放置在不同的環境中,預覽產品在不同光照條件下的外觀,例如汽車、珠寶、家具等。 優化產品的材質和表面處理: 通過調整環境映射,可以模擬不同的材質和表面處理效果,例如金屬、木材、塑料等,幫助設計師選擇最佳的材料和工藝。 3. 虛擬現實體驗: 增強虛擬環境的真實感: 通過使用更逼真的環境映射,可以提高虛擬環境的真實感和沉浸感,例如遊戲、模擬訓練、虛擬旅遊等。 實現動態的環境光照變化: 可以根據虛擬環境中的時間、天氣和事件等因素,動態地調整環境映射,例如白天和黑夜的交替、雨雪天氣的變化等,增強虛擬環境的動態性和趣味性。 總之,這項研究提出的環境映射編輯方法具有廣泛的應用前景,可以促進建築設計、產品設計、虛擬現實體驗等領域的發展,為這些領域帶來新的設計理念、工具和方法。
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