逆向渲染是从图像中推断场景属性的挑战性逆向问题。我们提出了一种新颖的方案，将预训练于自然照明图上的降噪扩散概率模型与可微分路径追踪器相结合，允许从自然且能解释图像观察的光照和空间变化的表面材料组合中进行采样，以恢复材料并生成高度逼真和多样化的环境贴图样本。

Sep, 2023

该研究旨在通过生成模型和扩散模型来恢复从 RGB 图像中的物体材料，并通过粗糙到精细的训练策略来提高稳定性和准确性。

Apr, 2024

本文提出一种新的方法来有效地恢复具空间变化的间接光照。该方法使用输入图像学习的神经放射场方便地导出间接光照，并采用适当建模的方法恢复直接光照的可见度和间接光照的折射 - 阴影自由反照率，以达到优于先前方法的效果。

Apr, 2022

本文研究了不同渲染技术的发展，提出一种整合了射线追踪、蒙特卡罗积分、多种重要性采样和去噪的反渲染流程，可以有效地重建三角网格几何、材质和光照，改善材质和光照分离，并提高梯度优化的效果和收敛速度。

Jun, 2022

Inverse Path Tracing 通过可逆光传输模拟，提出了一种新颖的方法，可以在保证物理正确性的情况下，同时获取室内场景中的光源和材料属性，并使用可微分的蒙特卡罗渲染器进行优化，以实现编辑和重渲染。

Mar, 2019

本文研究计算机视觉中的一个基本问题，即如何从平面图像中推断出世界的内在 3D 结构，并提出一种统计推断的优化问题，通过考虑表面光滑、颜色均匀、光照自然等先验知识，提出一种能够从单张图像中还原场景属性，包括形状、反射率和光照等的技术。该方法包含多个计算机视觉问题的超集，并优于以前所有单独问题的解决方案。

Oct, 2020

该研究提出一种逆向渲染方法，通过多视角图像恢复场景的表面、材质和光照，可以处理具有光泽物体或亮光照明场景，无需使用附加数据，三个阶段的方法通过漫反射和镜面颜色考虑复杂视角依赖光照效果对表面重构，该方法在不依赖任何附加数据的情况下，优于当前状态下表面材质和光照恢复的最佳方法。

May, 2023

研究了通过多次反射来还原隐蔽空间结构及使用不同相机还原三维物体的方法。

Mar, 2012

本文提出了一种端到端的反渲染算法，使用 Monte Carlo 路径追踪缓存间接光照信息，以实现物质和光照的分解，并通过内在神经辐射与路径追踪结果之间的辐射一致性约束及联合优化方法来提高分解表现，实验证明该方法在多个合成和真实数据集上的表现优于现有技术，尤其在互反分解方面。

Mar, 2023

该研究提出了一种反渲染模型，可以从一对仅捕获到的半透明物体的图像中，联合预测 3D 形状、可变反射率、均匀次表面散射参数和环境光照。研究者还使用了基于物理和神经渲染器来解决反渲染中的模糊问题，并构建了庞大的合成数据集来验证模型的有效性。

May, 2023