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CVPR 2023 | 【韩国科学技术研究院】MAIR:具有 3D 空间变化照明估计的多视图注意逆渲染
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该论文提出了一个场景级别的反渲染框架,使用多视图图像将场景分解为几何形状、SVBRDF和3D空间变化的照明。多视图图像在对象级别反渲染中已经被认为是一种基本的信息来源,但由于缺乏多视图HDR合成数据集,场景级别的反渲染主要使用单视图图像进行研究。作者通过扩展OpenRooms数据集,设计了有效的管道处理多视图图像,分割空间变化的照明,成功地使用多视图图像执行了场景级别的反渲染。实验结果表明,该方法不仅比单视图方法具有更好的性能,而且在看不见的真实世界场景上具有鲁棒性。此外,精密的3D空间变化的照明体积允许在任何3D位置进行逼真的物体插入。 Title:MAIR: Multi-view Attention Inverse Rendering with 3D Spatially-Varying Lighting Estimation Paper:https://arxiv.org/pdf/2303.12368.pdf
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