Factorized Inverse Path Tracing for Efficient and Accurate Material-Lighting Estimation

要約

タイトル：Factorized Inverse Path Tracingによる効率的で正確な物質・ライティング推定

要約：
– インバースパストレーシングは、屋内シーンのジオメトリとマルチビューHDR観測に基づいて、材料とライティングの推定に最近適用されています。
– しかし、2つの主要な制限があります：パストレーシングは計算コストが高く、反射と放射の間にあいまいな部分が存在しています。
– 我々は、ファクタードライトトランスポート公式を利用し、レンダリングエラーによって駆動されるエミッタを見つけるFactorized Inverse Path Tracing（FIPT）手法を提案します。
– 当アルゴリズムは、以前の研究よりもより正確な物質とライティングの最適化を可能にし、曖昧性を解決するためにより効果的です。
– 人工的なシーンでの徹底した実験により、我々の方法は、(1)特に複雑な照明効果が存在する場合に、最新の屋内逆レンダリングおよびリライティング手法を上回ります。 (2)逆パストレーシング最適化を1時間未満に高速化します。
– 我々は、実際のシーンで合理的なリライトを可能にする材料と照明の推定を通じて、ノイズのある入力に対する堅牢性をさらに示します。
– ソースコードは、https://github.com/lwwu2/fiptで入手可能です。

要約(オリジナル)

Inverse path tracing has recently been applied to joint material and lighting estimation, given geometry and multi-view HDR observations of an indoor scene. However, it has two major limitations: path tracing is expensive to compute, and ambiguities exist between reflection and emission. We propose a novel Factorized Inverse Path Tracing (FIPT) method which utilizes a factored light transport formulation and finds emitters driven by rendering errors. Our algorithm enables accurate material and lighting optimization faster than previous work, and is more effective at resolving ambiguities. The exhaustive experiments on synthetic scenes show that our method (1) outperforms state-of-the-art indoor inverse rendering and relighting methods particularly in the presence of complex illumination effects; (2) speeds up inverse path tracing optimization to less than an hour. We further demonstrate robustness to noisy inputs through material and lighting estimates that allow plausible relighting in a real scene. The source code is available at: https://github.com/lwwu2/fipt

arxiv情報

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arxiv.jp, OpenAI