Physics Based Differentiable Rendering for Inverse Problems and Beyond

要約

物理ベースの微分可能レンダリング (PBDR) は、コンピューター ビジョン、グラフィックス、機械学習において、一連の逆問題に対処するための効率的な方法となっています。
PBDR を使用すると、光の伝播と材料の相互作用の物理モデルを追加することで、形状、物質、照明などのオブジェクトの属性を強化するために適用できるパターンを知覚から生成できます。
これらの機能により、優れたレンダリングは自律ナビゲーション、シーン再構築、マテリアル デザインなどの幅広い分野で採用されています。
この研究では、PBDR 技術の広範な概要を提供し、逆の状況を管理しながらその作成、有効性、および限界を強調します。
私たちは現代の技術を実演し、日常の状況におけるその価値を検証します。

要約(オリジナル)

Physics-based differentiable rendering (PBDR) has become an efficient method in computer vision, graphics, and machine learning for addressing an array of inverse problems. PBDR allows patterns to be generated from perceptions which can be applied to enhance object attributes like geometry, substances, and lighting by adding physical models of light propagation and materials interaction. Due to these capabilities, distinguished rendering has been employed in a wider range of sectors such as autonomous navigation, scene reconstruction, and material design. We provide an extensive overview of PBDR techniques in this study, emphasizing their creation, effectiveness, and limitations while managing inverse situations. We demonstrate modern techniques and examine their value in everyday situations.

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