intrinsic decomposition | BriefGPT

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CVPR神经辐射场中的学习式光照重建和内在分解
我们的研究引入了一种将重照和内在分解相结合的方法，通过利用场景中的光变化生成伪标签，为内在分解提供指导，同时确保对不同场景类型的稳健性，并减少对预训练模型或手工先验的依赖。我们在合成和真实世界数据集上验证了我们的方法，并取得了令人信服的结果
PDF20 days ago
从异质低光捕获中学习新近景生成
从具有异质亮度级别的低光条件下捕获的输入视图中合成新视图始终是一项挑战。本文提出了学习将亮度、光反射和噪声从输入视图中分解的方法，以便在异质视图中保持光反射不变。通过学习照明嵌入和优化噪声映射，以及设计照明调整模块来实现对照明的直观编辑，该
PDF4 months ago
2L3: 将不完美生成的 2D 图像提升到精确的 3D
通过利用内在分解指导、瞬态 - 单模先验指导和视图增强来解决光照不一致、几何不对齐和视图稀疏等问题，我们提出了一种新的 3D 重构框架，该框架能够将多视图图像生成与神经网络基于体积有符号距离函数的单一图像到 3D 对象重建相结合。在各种数据
PDF5 months ago
基于序数着色的内在图像分解
本研究通过将问题分解成两个部分来实现高分辨率的内部分解，首先使用平移和尺度不变损失设计了一种密集的序数阴影公式，然后结合低分辨率和高分辨率的序数估计利用第二个网络生成具有全局连贯性和局部细节的阴影估计，最后通过多光照数据和预测的模型生成密集
PDF8 months ago
基于点云表示的内在外貌分解
使用点云表示方法，我们提出了 Point Intrinsic Net (PoInt-Net)，通过联合预测反射率、光源方向和阴影，解决了困扰人们很久的内在分解问题。实验证明了 PoInt-Net 在准确性方面优于 2D 表示方法，并且在小规
PDFa year ago
IntrinsicNeRF: 学习可编辑的内在神经辐射场进行新视角合成
通过引入本质表征分解的内在神经辐射场 (IntrinsicNeRF) 模型，将 NeRF 神经渲染方法的应用扩展到基于房间尺度的场景中；基于点采样和反射迭代聚类优化的方法使 IntrinsicNeRF 模型可以在无监督的环境下具备传统本质分
PDF2 years ago
CVPR基于低秩约束的多光谱图像内在分解
本文提出了一种低秩多光谱图像固有分解模型（LRIID），可从单个多光谱图像中分解阴影和反射率。该方法基于 Retinex 模型，提出了低秩约束来减少问题的不适定性并使算法可解，并通过实验证明了其有效性。
PDF6 years ago