照片中的户外场景的照片拟实的编辑需要对图像形成过程的深刻理解和场景几何，反射和照明的准确估计。然后可以在保持场景Albedo和几何形状的同时进行照明的微妙操纵。我们呈现NERF-OSR，即，基于神经辐射场的户外场景复兴的第一种方法。与现有技术相比，我们的技术允许仅使用在不受控制的设置中拍摄的户外照片集合的场景照明和相机视点。此外，它能够直接控制通过球面谐波模型所定义的场景照明。它还包括用于阴影再现的专用网络，这对于高质量的室外场景致密至关重要。为了评估所提出的方法，我们收集了几个户外站点的新基准数据集，其中每个站点从多个视点拍摄和不同的时间。对于每个定时，360度环境映射与颜色校准Chequerboard一起捕获，以允许对实际真实的真实数据进行准确的数值评估。反对本领域的状态的比较表明，NERF-OSR能够以更高的质量和逼真的自阴影再现来实现可控的照明和视点编辑。我们的方法和数据集将在https://4dqv.mpi-inf.mpg.de/nerf-OSR/上公开可用。

我们建议使用以光源方向为条件的神经辐射场（NERF）的扩展来解决多视光度立体声问题。我们神经表示的几何部分预测表面正常方向，使我们能够理解局部表面反射率。我们的神经表示的外观部分被分解为神经双向反射率函数（BRDF），作为拟合过程的一部分学习，阴影预测网络（以光源方向为条件），使我们能够对明显的BRDF进行建模。基于物理图像形成模型的诱导偏差的学到的组件平衡使我们能够远离训练期间观察到的光源和查看器方向。我们证明了我们在多视光学立体基准基准上的方法，并表明可以通过NERF的神经密度表示可以获得竞争性能。

到目前为止，已经研究了基于学习坐标的体积3D场景表示，例如神经辐射场（NERF），假设RGB或RGB-D图像是输入。同时，从神经科学文献中知道，人类视觉系统（HVS）的定制是为了处理异步亮度而不是同步的RGB图像，以构建和不断更新周围环境的心理3D表示，以进行导航和生存。受HVS原理启发的视觉传感器是事件摄像机。因此，事件是稀疏和异步的每个像素亮度（或颜色通道）更改信号。与神经3D场景表示学习的现有作品相反，本文从新的角度解决了问题。我们证明，可以从异步事件流中学习适用于RGB空间中新型视图合成的NERF。我们的模型在RGB空间中具有挑战性场景的新颖的视野具有很高的视觉准确性，即使它们的数据训练得多（即，来自单个事件摄像机的事件流围绕对象移动）并更有效（由于其效率更高（由于其培训）（由于事件流的固有稀疏性）比现有的NERF模型接受了RGB图像。我们将发布我们的数据集和源代码，请参见https://4dqv.mpi-inf.mpg.de/eventnerf/。

我们提出了一种新的方法来获取来自在线图像集合的对象表示，从具有不同摄像机，照明和背景的照片捕获任意物体的高质量几何形状和材料属性。这使得各种以各种对象渲染应用诸如新颖的综合，致密和协调的背景组合物，从疯狂的内部输入。使用多级方法延伸神经辐射场，首先推断表面几何形状并优化粗估计的初始相机参数，同时利用粗糙的前景对象掩模来提高训练效率和几何质量。我们还介绍了一种强大的正常估计技术，其消除了几何噪声的效果，同时保持了重要细节。最后，我们提取表面材料特性和环境照明，以球形谐波表示，具有处理瞬态元素的延伸部，例如，锋利的阴影。这些组件的结合导致高度模块化和有效的对象采集框架。广泛的评估和比较证明了我们在捕获高质量的几何形状和外观特性方面的方法，可用于渲染应用。

我们解决了从由一个未知照明条件照射的物体的多视图图像（及其相机姿势）从多视图图像（和它们的相机姿势）恢复物体的形状和空间变化的空间变化的问题。这使得能够在任意环境照明下呈现对象的新颖视图和对象的材料属性的编辑。我们呼叫神经辐射分解（NERFVERTOR）的方法的关键是蒸馏神经辐射场（NERF）的体积几何形状[MILDENHALL等人。 2020]将物体表示为表面表示，然后在求解空间改变的反射率和环境照明时共同细化几何形状。具体而言，Nerfactor仅使用重新渲染丢失，简单的光滑度Provers以及从真实学中学到的数据驱动的BRDF而无任何监督的表面法线，光可视性，Albedo和双向反射率和双向反射分布函数（BRDF）的3D神经领域-world brdf测量。通过显式建模光可视性，心脏请能够将来自Albedo的阴影分离，并在任意照明条件下合成现实的软或硬阴影。 Nerfactor能够在这场具有挑战性和实际场景的挑战和捕获的捕获设置中恢复令人信服的3D模型进行令人满意的3D模型。定性和定量实验表明，在各种任务中，内容越优于基于经典和基于深度的学习状态。我们的视频，代码和数据可在peoptom.csail.mit.edu/xiuming/projects/nerfactor/上获得。

Google Research Basecolor Metallic Roughness Normal Multi-View Images NeRD Volume Decomposed BRDF Relighting & View synthesis Textured MeshFigure 1: Neural Reflectance Decomposition for Relighting. We encode multiple views of an object under varying or fixed illumination into the NeRD volume.We decompose each given image into geometry, spatially-varying BRDF parameters and a rough approximation of the incident illumination in a globally consistent manner. We then extract a relightable textured mesh that can be re-rendered under novel illumination conditions in real-time.

Indoor scenes typically exhibit complex, spatially-varying appearance from global illumination, making inverse rendering a challenging ill-posed problem. This work presents an end-to-end, learning-based inverse rendering framework incorporating differentiable Monte Carlo raytracing with importance sampling. The framework takes a single image as input to jointly recover the underlying geometry, spatially-varying lighting, and photorealistic materials. Specifically, we introduce a physically-based differentiable rendering layer with screen-space ray tracing, resulting in more realistic specular reflections that match the input photo. In addition, we create a large-scale, photorealistic indoor scene dataset with significantly richer details like complex furniture and dedicated decorations. Further, we design a novel out-of-view lighting network with uncertainty-aware refinement leveraging hypernetwork-based neural radiance fields to predict lighting outside the view of the input photo. Through extensive evaluations on common benchmark datasets, we demonstrate superior inverse rendering quality of our method compared to state-of-the-art baselines, enabling various applications such as complex object insertion and material editing with high fidelity. Code and data will be made available at \url{https://jingsenzhu.github.io/invrend}.

We present a method that takes as input a set of images of a scene illuminated by unconstrained known lighting, and produces as output a 3D representation that can be rendered from novel viewpoints under arbitrary lighting conditions. Our method represents the scene as a continuous volumetric function parameterized as MLPs whose inputs are a 3D location and whose outputs are the following scene properties at that input location: volume density, surface normal, material parameters, distance to the first surface intersection in any direction, and visibility of the external environment in any direction. Together, these allow us to render novel views of the object under arbitrary lighting, including indirect illumination effects. The predicted visibility and surface intersection fields are critical to our model's ability to simulate direct and indirect illumination during training, because the brute-force techniques used by prior work are intractable for lighting conditions outside of controlled setups with a single light. Our method outperforms alternative approaches for recovering relightable 3D scene representations, and performs well in complex lighting settings that have posed a significant challenge to prior work.

这项工作的目标是通过扫描平台捕获的数据进行3D重建和新颖的观看综合，该平台在城市室外环境中常设世界映射（例如，街景）。给定一系列由摄像机和扫描仪通过室外场景的摄像机和扫描仪进行的序列，我们产生可以从中提取3D表面的模型，并且可以合成新颖的RGB图像。我们的方法扩展了神经辐射字段，已经证明了用于在受控设置中的小型场景中的逼真新颖的图像，用于利用异步捕获的LIDAR数据，用于寻址捕获图像之间的曝光变化，以及利用预测的图像分段来监督密度。在光线指向天空。这三个扩展中的每一个都在街道视图数据上的实验中提供了显着的性能改进。我们的系统产生最先进的3D表面重建，并与传统方法（例如〜Colmap）和最近的神经表示（例如〜MIP-NERF）相比，合成更高质量的新颖视图。

综合照片 - 现实图像和视频是计算机图形的核心，并且是几十年的研究焦点。传统上，使用渲染算法（如光栅化或射线跟踪）生成场景的合成图像，其将几何形状和材料属性的表示为输入。统称，这些输入定义了实际场景和呈现的内容，并且被称为场景表示（其中场景由一个或多个对象组成）。示例场景表示是具有附带纹理的三角形网格（例如，由艺术家创建），点云（例如，来自深度传感器），体积网格（例如，来自CT扫描）或隐式曲面函数（例如，截短的符号距离）字段）。使用可分辨率渲染损耗的观察结果的这种场景表示的重建被称为逆图形或反向渲染。神经渲染密切相关，并将思想与经典计算机图形和机器学习中的思想相结合，以创建用于合成来自真实观察图像的图像的算法。神经渲染是朝向合成照片现实图像和视频内容的目标的跨越。近年来，我们通过数百个出版物显示了这一领域的巨大进展，这些出版物显示了将被动组件注入渲染管道的不同方式。这种最先进的神经渲染进步的报告侧重于将经典渲染原则与学习的3D场景表示结合的方法，通常现在被称为神经场景表示。这些方法的一个关键优势在于它们是通过设计的3D-一致，使诸如新颖的视点合成捕获场景的应用。除了处理静态场景的方法外，我们还涵盖了用于建模非刚性变形对象的神经场景表示...

将现有的旅游照片从部分捕获的场景扩展到完整的场景是摄影应用的理想体验之一。尽管对照片的外推进行了充分的研究，但是将照片（即自拍照）从狭窄的视野推断到更广阔的视野，同时保持相似的视觉样式是更具挑战性的。在本文中，我们提出了一个分解的神经重新渲染模型，以从混乱的户外互联网照片集中产生逼真的新颖观点，该视图可以使应用程序包括可控场景重新渲染，照片外推甚至外推3D照片生成。具体而言，我们首先开发出一种新颖的分解重新渲染管道，以处理几何，外观和照明分解中的歧义。我们还提出了一种合成的培训策略，以应对互联网图像中意外的阻塞。此外，为了推断旅游照片时增强照片现实主义，我们提出了一个新颖的现实主义增强过程来补充外观细节，该过程会自动传播质地细节，从狭窄的捕获照片到外推神经渲染图像。室外场景上的实验和照片编辑示例证明了我们在照片现实主义和下游应用中提出的方法的出色性能。

我们提出了Panohdr-nerf，这是一种新颖的管道，可随意捕获大型室内场景的合理的全HDR辐射场，而无需精心设计或复杂的捕获协议。首先，用户通过在场景中自由挥舞现成的摄像头来捕获场景的低动态范围（LDR）全向视频。然后，LDR2HDR网络将捕获的LDR帧提升到HDR，随后用于训练定制的NERF ++模型。由此产生的Panohdr-NERF管道可以从场景的任何位置估算完整的HDR全景。通过在一个新的测试数据集上进行各种真实场景的实验，并在训练过程中未见的位置捕获了地面真相HDR辐射，我们表明PanoHDR-NERF可以预测任何场景点的合理辐射。我们还表明，PanoHDR-NERF产生的HDR图像可以合成正确的照明效果，从而可以使用正确点亮的合成对象来增强室内场景。

创建高质量的动画和可重新可靠的3D人体化身的独特挑战是对人的眼睛进行建模。合成眼睛的挑战是多重的，因为它需要1）适当的表示眼和眼周区域的适当表示，以进行连贯的视点合成，能够表示弥漫性，折射和高度反射表面，2）2）脱离皮肤和眼睛外观这样的照明使其可以在新的照明条件下呈现，3）捕获眼球运动和周围皮肤的变形以使重新注视。传统上，这些挑战需要使用昂贵且繁琐的捕获设置来获得高质量的结果，即使那样，整体上的眼睛区域建模仍然难以捉摸。我们提出了一种新颖的几何形状和外观表示形式，该形式仅使用一组稀疏的灯光和摄像头，可以捕获高保真的捕获和感性动画，观察眼睛区域的综合和重新定位。我们的杂种表示将眼球的显式参数表面模型与眼周区域和眼内部的隐式变形体积表示结合在一起。这种新颖的混合模型旨在解决具有挑战性的面部面积的各个部分 - 明确的眼球表面允许在角膜处建模折射和高频镜面反射，而隐性表示非常适合通过模拟低频皮肤反射。球形谐波可以代表非表面结构，例如头发或弥漫性体积物体，这两者都是显式表面模型的挑战。我们表明，对于高分辨率的眼睛特写，我们的模型可以从看不见的照明条件下的新颖观点中综合高保真动画的目光。

给定一个单眼视频，在恢复静态环境时进行分割和解耦动态对象是机器智能中广泛研究的问题。现有的解决方案通常在图像域中解决此问题，从而限制其对环境的性能和理解。我们介绍了脱钩的动态神经辐射场（D $^2 $ nerf），这是一种自制的方法，采用单眼视频，并学习了一个3D场景表示，该表示将移动对象（包括它们的阴影）从静态背景中解脱出来。我们的方法通过两个单独的神经辐射场表示移动对象和静态背景，只有一个允许时间变化。这种方法的幼稚实现导致动态组件接管静态的成分，因为前者的表示本质上更一般并且容易过度拟合。为此，我们提出了一种新颖的损失，以促进现象的正确分离。我们进一步提出了一个阴影场网络，以检测和解除动态移动的阴影。我们介绍了一个新的数据集，其中包含各种动态对象和阴影，并证明我们的方法可以在解耦动态和静态3D对象，遮挡和阴影删除以及移动对象的图像分段中获得比最新方法更好的性能。

我们提出了一种准确的3D重建方法的方法。我们基于神经重建和渲染（例如神经辐射场（NERF））的最新进展的优势。这种方法的一个主要缺点是，它们未能重建对象的任何部分，这些部分在训练图像中不明确可见，这通常是野外图像和视频的情况。当缺乏证据时，可以使用诸如对称的结构先验来完成缺失的信息。但是，在神经渲染中利用此类先验是高度不平凡的：虽然几何和非反射材料可能是对称的，但环境场景的阴影和反射通常不是对称的。为了解决这个问题，我们将软对称性约束应用于3D几何和材料特性，并将外观纳入照明，反照率和反射率。我们在最近引入的CO3D数据集上评估了我们的方法，这是由于重建高度反射材料的挑战，重点是汽车类别。我们表明，它可以用高保真度重建未观察到的区域，并渲染高质量的新型视图图像。

我们考虑了户外照明估算的挑战性问题，即影像逼真的虚拟对象将其插入照片中的目标。现有在室外照明估计的作品通常将场景照明简化为环境图，该图无法捕获室外场景中的空间变化的照明效果。在这项工作中，我们提出了一种神经方法，该方法可以从单个图像中估算5D HDR光场，以及一个可区分的对象插入公式，该公式可以通过基于图像的损失来端对端训练，从而鼓励现实主义。具体而言，我们设计了针对室外场景量身定制的混合照明表示，其中包含一个HDR Sky Dome，可处理太阳的极端强度，并具有体积的照明表示，该代表模拟了周围场景的空间变化外观。通过估计的照明，我们的阴影感知对象插入是完全可区分的，这使得对复合图像的对抗训练可以为照明预测提供其他监督信号。我们在实验上证明，混合照明表示比现有的室外照明估计方法更具性能。我们进一步显示了AR对象插入在自主驾驶应用程序中的好处，在对我们的增强数据进行培训时，我们可以在其中获得3D对象检测器的性能提高。

Figure 1. Given a monocular image sequence, NR-NeRF reconstructs a single canonical neural radiance field to represent geometry and appearance, and a per-time-step deformation field. We can render the scene into a novel spatio-temporal camera trajectory that significantly differs from the input trajectory. NR-NeRF also learns rigidity scores and correspondences without direct supervision on either. We can use the rigidity scores to remove the foreground, we can supersample along the time dimension, and we can exaggerate or dampen motion.

View-dependent effects such as reflections pose a substantial challenge for image-based and neural rendering algorithms. Above all, curved reflectors are particularly hard, as they lead to highly non-linear reflection flows as the camera moves. We introduce a new point-based representation to compute Neural Point Catacaustics allowing novel-view synthesis of scenes with curved reflectors, from a set of casually-captured input photos. At the core of our method is a neural warp field that models catacaustic trajectories of reflections, so complex specular effects can be rendered using efficient point splatting in conjunction with a neural renderer. One of our key contributions is the explicit representation of reflections with a reflection point cloud which is displaced by the neural warp field, and a primary point cloud which is optimized to represent the rest of the scene. After a short manual annotation step, our approach allows interactive high-quality renderings of novel views with accurate reflection flow. Additionally, the explicit representation of reflection flow supports several forms of scene manipulation in captured scenes, such as reflection editing, cloning of specular objects, reflection tracking across views, and comfortable stereo viewing. We provide the source code and other supplemental material on https://repo-sam.inria.fr/ fungraph/neural_catacaustics/

给定一组场景的图像，从新颖的观点和照明条件中重新渲染了这个场景是计算机视觉和图形中的一个重要且具有挑战性的问题。一方面，计算机视觉中的大多数现有作品通常对图像形成过程（例如直接照明和预定义的材料，以使场景参数估计可进行。另一方面，成熟的计算机图形工具允许对所有场景参数进行复杂的照片现实光传输的建模。结合了这些方法，我们通过学习神经预先计算的辐射转移功能，提出了一种在新观点下重新考虑的场景方法，该方法使用新颖的环境图隐含地处理全球照明效应。在单个未知的照明条件下，我们的方法可以仅在场景的一组真实图像上进行监督。为了消除训练期间的任务，我们在训练过程中紧密整合了可区分的路径示踪剂，并提出了合成的OLAT和真实图像丢失的组合。结果表明，场景参数的恢复分离在目前的现状，因此，我们的重新渲染结果也更加现实和准确。

传统的多视图光度立体声（MVP）方法通常由多个不相交阶段组成，从而导致明显的累积错误。在本文中，我们提出了一种基于隐式表示的MVP的神经反向渲染方法。给定通过多个未知方向灯照亮的非陆层物体的多视图图像，我们的方法共同估计几何形状，材料和灯光。我们的方法首先采用多光图像来估计每视图正常地图，这些图用于使从神经辐射场得出的正态定向。然后，它可以根据具有阴影可区分的渲染层共同优化表面正态，空间变化的BRDF和灯。优化后，重建的对象可用于新颖的视图渲染，重新定义和材料编辑。合成数据集和真实数据集的实验表明，与现有的MVP和神经渲染方法相比，我们的方法实现了更准确的形状重建。我们的代码和模型可以在https://ywq.github.io/psnerf上找到。