Ep.28 CVPR 2025 Best Student Paper: Neural Inverse Rendering from Propagating Light
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Ep.28 CVPR 2025 Best Student Paper: Neural Inverse Rendering from Propagating Light
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この学術論文では、フラッシュライダーシステムから得られる、伝播する光の多視点・時間分解測定を扱うニューラル逆レンダリング手法が紹介されています。提案されたシステムは、物理ベースのレンダリングモデルと時間分解されたラディアンスキャッシュを組み合わせており、これらはニューラルネットワークによってパラメータ化されています。このアプローチにより、強い間接光下での高精度な3Dシーン再構築や、伝播する光の新規視点からのレンダリング、さらには時間分解リライティングといった新たな機能が可能になります。論文は、シミュレーションと実測データの両方で、既存の手法と比較して優れたジオメトリ再構築能力を示しており、特に間接光の影響が大きい領域での性能向上が強調されています。
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