Fast Sun-aligned Outdoor Scene Relighting based on TensoRF

要約

この研究では、Sun-aligned Relighting TensoRF (SR-TensoRF) と呼ばれる Neural Radiance Fields (NeRF) の屋外シーンの再照明方法を紹介します。
SR-TensoRF は、太陽に合わせた軽量で高速なパイプラインを提供し、それによって環境マップの必要性を排除する簡素化されたワークフローを実現します。
私たちの太陽の位置合わせ戦略は、視点依存のアルベドとは異なり、影は光の方向によって決定されるという洞察によって動機づけられています。
影の生成中に太陽の方向を入力として直接使用するため、推論プロセスの要件が大幅に簡素化されます。
さらに、SR-TensoRF は、私たちが提案するキューブマップの概念を組み込むことで TensoRF のトレーニング効率を活用し、既存の方法と比較してトレーニングとレンダリングの両方のプロセスを顕著に高速化します。

要約(オリジナル)

In this work, we introduce our method of outdoor scene relighting for Neural Radiance Fields (NeRF) named Sun-aligned Relighting TensoRF (SR-TensoRF). SR-TensoRF offers a lightweight and rapid pipeline aligned with the sun, thereby achieving a simplified workflow that eliminates the need for environment maps. Our sun-alignment strategy is motivated by the insight that shadows, unlike viewpoint-dependent albedo, are determined by light direction. We directly use the sun direction as an input during shadow generation, simplifying the requirements of the inference process significantly. Moreover, SR-TensoRF leverages the training efficiency of TensoRF by incorporating our proposed cubemap concept, resulting in notable acceleration in both training and rendering processes compared to existing methods.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google