CVPRAug, 2023

用于高效反向图形学的可微阴影映射

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TL;DR我们展示了如何在可微分渲染的三角网格中高效生成阴影，结合预筛选阴影映射和可微分光栅化得出可微分的可见性信息，在多个反向图形问题中展示了不同 iable Shadow Maps 相较于类似精度的可微分光传递仿真快出数个数量级，同时不带阴影的可微分光栅化常常无法收敛。
shadowsdifferentiable renderingtriangle meshesshadow mappingdifferentiable rasterization
发现论文，激发创造
  • 利用可微球追踪渲染深度隐式有符号距离函数

    提出了一种可微球追踪算法，可以将隐式有符号距离函数的深度学习方法与逆向图形方法联系起来。该渲染方法可以高效地重建不同类型的 3D 形状，具有优秀的泛化能力和稳健性。

    Nov, 2019

  • 逆向渲染中间接照明建模

    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

  • 具有微分间接性的高效图像表示

    我们引入了可微间接寻址 —— 一种新颖的学习原语，它使用可微的多尺度查找表作为传统图形流水线中计算和数据操作的有效替代方法。我们展示了它在几个图形任务中的灵活性，即几何和图像表示、纹理映射、着色和辐射场表示。在所有情况下，可微间接寻址可以无缝集成到现有架构中，快速训练，并产生多样化和高效的结果。

    Sep, 2023

  • 基于图像的三维推理差分渲染器

    本文提出了一种新的可微分渲染框架，可以使用可微分函数直接渲染彩色网格，并能够从各种图像表示形式中向网格顶点及其属性反馈高效监督信号，并通过实验，证明提出的渲染器可以在三维无监督单视图重建方面实现显著改善，并能够处理基于图像的形状拟合等具有挑战性的任务。

    Apr, 2019

  • 通过非可微取样的可微曲面渲染

    提出一种能够支持显式和隐式表示，可在遮挡边界提供导数的 3D 表面的可微渲染方法，使用非可微光栅化对表面进行采样，然后应用可微的深度感知的点喷洒技术生成最终图像，适用于大型 3D 模型和隐式表面定义提取的等值面的应用。

    Aug, 2021

  • 利用可微分蒙特卡罗光线跟踪进行复杂室内场景的基于学习的反渲染

    该研究提出一种终端到端的学习逆渲染框架，利用可微分 Monte Carlo 光线追踪结合重要性采样，从单张图像中恢复基础几何、空间变化的光照、真实感材料。通过物理上基于不同 iable 渲染层与荧幕空间光线追踪的引入，创建大规模室内场景数据集，设计一种新颖的场外灯光网络进行评估，呈现出与业界最先进基线方法相比提高了的反向渲染质量，可以实现诸如高度保真的复杂物体插入和材料编辑等各种应用。

    Nov, 2022

  • 面向高性能可微分渲染的模块化基元

    通过利用现有的高度优化的硬件图形管道，我们提出了一种模块化可微渲染器设计，其性能优于以前的方法。我们的设计支持现代图形管道中所有关键操作，并在高分辨率下执行用户可编程着色和几何处理。以人脸表演捕捉为例，我们将其定义为一种反渲染问题，并展示了使用我们的工具可以高效地解决这个问题。结果表明，这种简单直接的方法在渲染结果和参考图像之间实现了出色的几何对应关系。

    Nov, 2020

  • 基于物理的可导深度传感器模拟

    本论文提出了一种基于可微仿真管道和方块匹配算法的端到端可微深度图像生成模型，可以用于各种深度感知的任务，如分类、姿态估计和语义分割，可比之前使用的静态仿真和学习方法提高模型性能，赋予所生成图像更高的真实感。

    Mar, 2021

  • Eclipse: 利用意外阴影消除光照和材料的歧义

    本研究旨在提出一种反演渲染方法，通过蒙特卡罗光线跟踪利用拍摄时物体上被意外产生的阴影作为信号，提高条件并帮助消除材料 - 光照的模糊性，从而精确恢复物体的材料，环境光照和灯光挡板的形状。

    May, 2023

  • 代数曲面近似可微渲染

    本文提出一种称为 “Fuzzy Metaballs” 的紧凑且可解释的表示形式的近似可微渲染器，该渲染器主要通过深度图和轮廓渲染形状，相对于网格的可微渲染器，我们的方法具有更高的效率和质量，可用于解决视觉任务，评估中我们发现，我们的方法是唯一可以与传统技术媲美的，适用于姿态估计和轮廓重建。

    Jul, 2022