Seamless

V i r t u a l R e a l i t y

INRIAなど、1枚の写真からdeep learningを用いてSVBRDFを推定しモデリングする手法を発表

INRIA(フランス国立情報学自動制御研究所)、Optis、Université Côte d’Azur、MIT CSAILの研究者らは、撮影した1枚の写真からdeep learningを用いて、SVBRDF(Spatially Varying BRDF)を推定しモデリングする手法を発表しました。

論文:Single-Image SVBRDF Capture with a Rendering-Aware Deep Network
著者:Valentin Deschaintre, Miika Aittala, Frédo Durand, George Drettakis, Adrien Bousseau

本論文は、単一の画像から、位置の変化も考慮する物体の反射特性をモデル化したSVBRDFをdeep learningを用いて復元する手法を提案します。データセットは、Substance Shareを活用して大量のトレーニングセットを作成しました。

作成したデータセットを用いて、ピクセルごとのノーマル、拡散アルベド、鏡面アルベド、物質表面の粗さに対応する4つのマップを予測します。これにより、撮影した1枚の写真からSVBRDFを復元することを可能にします。

その他の出力結果はこちらで複数確認することができます