IllumiNeRF: 3D Relighting Without Inverse Rendering

📄 arXiv: 2406.06527v2 📥 PDF

作者: Xiaoming Zhao, Pratul P. Srinivasan, Dor Verbin, Keunhong Park, Ricardo Martin Brualla, Philipp Henzler

分类: cs.CV, cs.AI, cs.GR

发布日期: 2024-06-10 (更新: 2024-11-01)

备注: NeurIPS 2024; v2 (for camera-ready) added single-GPU results and discussions on Stanford-ORB illuminations; Project page: https://illuminerf.github.io/

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

IllumiNeRF：无需逆渲染的3D重光照方法，实现高质量新视角合成

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 神经辐射场 NeRF 重光照 图像扩散模型 新视角合成 逆渲染 3D重建

📋 核心要点

  1. 现有重光照方法依赖逆渲染，计算成本高且不稳定，难以有效解耦光照、几何与材质。
  2. IllumiNeRF利用图像扩散模型对输入图像进行重光照，再用重光照图像重建NeRF，简化流程。
  3. 实验结果表明，该方法在多个重光照基准测试中达到SOTA，验证了其有效性与竞争力。

📝 摘要（中文）

现有的可重光照视角合成方法依赖于逆渲染，试图解耦物体几何、材质和光照，以解释输入图像。这些方法通常涉及通过可微蒙特卡洛渲染进行优化，计算成本高昂且不稳定。本文提出了一种更简单的方法：首先，使用图像扩散模型，根据目标环境光照和估计的物体几何，对每个输入图像进行重光照。然后，使用这些重光照后的图像重建神经辐射场（NeRF），从中渲染目标光照下的新视角。实验表明，该策略具有很强的竞争力，并在多个重光照基准测试中取得了最先进的结果。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在未知光照条件下，如何利用一组图像重建可重光照的3D场景，并从任意视角和光照条件下渲染图像的问题。现有方法主要依赖于逆渲染，通过解耦场景的几何、材质和光照来解决这个问题。然而，逆渲染通常需要复杂的优化过程，计算成本高昂，并且容易受到局部最优解的影响，导致重建结果不稳定。

核心思路：IllumiNeRF的核心思路是避免直接进行逆渲染，而是采用一种两阶段的方法。首先，利用图像扩散模型将输入图像在目标光照条件下进行重光照。然后，利用这些重光照后的图像来训练NeRF，从而实现新视角合成。这种方法避免了复杂的逆渲染过程，降低了计算成本，并提高了重建的稳定性。

技术框架：IllumiNeRF的整体框架包含两个主要阶段：1) 图像重光照阶段：使用图像扩散模型，以目标环境光照和估计的物体几何作为条件，对输入图像进行重光照。具体来说，可以使用预训练的扩散模型，并根据目标光照条件调整模型的输入。2) NeRF重建阶段：使用重光照后的图像作为输入，训练一个NeRF模型。该NeRF模型可以用于从任意视角和光照条件下渲染图像。

关键创新：IllumiNeRF的关键创新在于避免了传统的逆渲染方法，而是采用图像扩散模型进行图像重光照，然后利用重光照后的图像重建NeRF。这种方法简化了流程，降低了计算成本，并提高了重建的稳定性。此外，该方法还利用了预训练的图像扩散模型，从而减少了训练数据需求。

关键设计：在图像重光照阶段，可以使用ControlNet等方法将物体几何信息融入扩散模型，以提高重光照的准确性。在NeRF重建阶段，可以使用各种NeRF变体，例如Mip-NeRF 360，以提高重建质量和视角泛化能力。损失函数主要包括重建损失和正则化项，以保证重建结果的质量和稳定性。具体参数设置需要根据数据集和任务进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

IllumiNeRF在多个重光照基准测试中取得了state-of-the-art的结果，证明了其有效性。与传统的逆渲染方法相比，IllumiNeRF显著降低了计算成本，并提高了重建的稳定性。具体性能数据可以在论文的实验部分找到，包括与各种baseline方法的定量比较和定性结果展示。

🎯 应用场景

IllumiNeRF在虚拟现实、增强现实、游戏开发等领域具有广泛的应用前景。它可以用于创建逼真的3D场景，并允许用户在不同的光照条件下进行交互。此外，该方法还可以用于产品设计和展示，以及电影和电视制作等领域，提供更灵活和高效的3D内容生成方案。

📄 摘要（原文）

Existing methods for relightable view synthesis -- using a set of images of an object under unknown lighting to recover a 3D representation that can be rendered from novel viewpoints under a target illumination -- are based on inverse rendering, and attempt to disentangle the object geometry, materials, and lighting that explain the input images. Furthermore, this typically involves optimization through differentiable Monte Carlo rendering, which is brittle and computationally-expensive. In this work, we propose a simpler approach: we first relight each input image using an image diffusion model conditioned on target environment lighting and estimated object geometry. We then reconstruct a Neural Radiance Field (NeRF) with these relit images, from which we render novel views under the target lighting. We demonstrate that this strategy is surprisingly competitive and achieves state-of-the-art results on multiple relighting benchmarks. Please see our project page at https://illuminerf.github.io/.