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浙大&微软等新开源|随意移动,任一角度实现不同的光照效果!SIGGRAPH 2023
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本文提出了一种新的神经隐式辐射表示方法,用于从一小组由不同于视图位置的移动点光源照明的物体的非结构化照片中重新照明自由视点。我们将形状表示为由多层感知器建模的带符号距离函数。与之前的可重新照明的隐式神经表示相反,我们没有解开不同的反射率分量,而是通过第二个多层感知器对每个点的局部和全局反射率进行建模,除了密度特征外,该感知器还包括当前位置、法线(来自有符号的远距函数)、视角方向和光线位置,还采用阴影和高亮提示来帮助网络对相应的高频光传输效果进行建模。 项目主页:https://nrhints.github.io/ 论文地址:https://nrhints.github.io/pdfs/nrhints-sig23.pdf 代码地址:https://github.com/iamNCJ/NRHints
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