GUS-IR: Gaussian Splatting with Unified Shading for Inverse Rendering

📄 arXiv: 2411.07478v1 📥 PDF

作者: Zhihao Liang, Hongdong Li, Kui Jia, Kailing Guo, Qi Zhang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-11-12

备注: 15 pages, 11 figures

💡 一句话要点

GUS-IR：结合统一着色与高斯溅射的逆渲染框架，适用于复杂场景。

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

关键词: 逆渲染 高斯溅射 统一着色 材质分解 几何重建

📋 核心要点

  1. 逆渲染旨在从图像中恢复场景的物理属性，但现有方法在处理复杂材质和光照时存在困难。
  2. GUS-IR通过统一前向和延迟着色，并改进3D高斯溅射的法线建模，实现了更精确的分解。
  3. 实验表明，GUS-IR在内在分解和几何表示方面优于现有方法，并支持重新照明等下游任务。

📝 摘要（中文）

本文提出GUS-IR，一个用于解决复杂场景（特别是具有粗糙和光泽表面的场景）逆渲染问题的新框架。该框架首先分析并比较了两种常用的逆渲染着色技术：前向着色和延迟着色，以及它们在处理复杂材质时的有效性。更重要的是，提出了一种统一的着色解决方案，结合了两种技术的优点，以实现更好的分解效果。此外，分析了3D高斯溅射（3DGS）中的法线建模，并利用最短轴作为GUS-IR中每个粒子的法线，并结合深度相关的正则化，从而改进了几何表示并实现了更好的形状重建。进一步地，增强了GS-IR提出的基于探针的烘焙方案，以实现更准确的环境光遮蔽建模，从而更好地处理间接光照。大量实验表明，GUS-IR在实现精确的内在分解和几何表示方面表现出卓越的性能，支持计算机视觉、图形学和扩展现实中的许多下游任务（例如，重新照明、修饰）。

🔬 方法详解

问题定义：逆渲染旨在从图像中恢复场景的材质属性和几何形状，是计算机视觉和图形学中的一个核心问题。现有的逆渲染方法在处理具有复杂材质（如粗糙和光泽表面）的场景时，以及在处理复杂光照条件（如间接光照）时，通常会遇到困难。这些方法往往无法准确地分解场景的内在属性，导致重建的几何形状不准确，并且无法很好地支持下游应用，例如重新照明和材质编辑。

核心思路：GUS-IR的核心思路是结合前向着色和延迟着色的优点，提出一种统一的着色框架，从而更有效地处理复杂材质。同时，通过改进3D高斯溅射的法线建模和环境光遮蔽估计，来提高几何重建的准确性和光照效果的真实性。这种设计旨在克服现有方法在处理复杂场景时的局限性，实现更精确和鲁棒的逆渲染。

技术框架：GUS-IR的整体框架包括以下几个主要模块：1) 统一着色模块：该模块结合了前向着色和延迟着色的优点，用于计算每个高斯粒子的颜色。2) 法线建模模块：该模块利用3D高斯溅射的最短轴作为法线，并结合深度相关的正则化，以改进几何表示。3) 环境光遮蔽估计模块：该模块增强了基于探针的烘焙方案，以实现更准确的环境光遮蔽建模。整个流程首先使用多视角图像作为输入，然后通过优化高斯参数和材质属性来重建场景。

关键创新：GUS-IR的关键创新点在于以下几个方面：1) 统一着色框架：该框架能够有效地处理复杂材质，并实现更好的内在属性分解。2) 改进的法线建模：通过利用最短轴作为法线并结合深度正则化，提高了几何重建的准确性。3) 增强的环境光遮蔽估计：通过改进基于探针的烘焙方案，更准确地处理间接光照。这些创新使得GUS-IR在处理复杂场景时能够获得更精确和鲁棒的逆渲染结果。

关键设计：在统一着色模块中，作者设计了一种加权平均机制，根据材质的粗糙度动态调整前向着色和延迟着色的权重。在法线建模模块中，深度相关的正则化项被设计为惩罚远离真实深度的法线方向。在环境光遮蔽估计模块中，作者使用了更多的探针来提高环境光遮蔽的采样密度。损失函数包括一个光度损失项，一个深度损失项，和一个正则化项，用于约束高斯参数和材质属性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，GUS-IR在合成和真实数据集上均优于现有的逆渲染方法。在内在分解方面，GUS-IR能够更准确地分离场景的漫反射和镜面反射分量。在几何重建方面，GUS-IR能够生成更清晰和准确的几何形状。定量评估结果显示，GUS-IR在PSNR和SSIM等指标上均取得了显著提升。

🎯 应用场景

GUS-IR在计算机视觉、图形学和扩展现实等领域具有广泛的应用前景。它可以用于虚拟现实和增强现实中的场景重建和渲染，游戏开发中的材质编辑和光照调整，以及电影制作中的特效制作。通过精确的逆渲染，GUS-IR可以实现逼真的场景重建和光照效果，从而提高用户体验和创作效率。

📄 摘要（原文）

Recovering the intrinsic physical attributes of a scene from images, generally termed as the inverse rendering problem, has been a central and challenging task in computer vision and computer graphics. In this paper, we present GUS-IR, a novel framework designed to address the inverse rendering problem for complicated scenes featuring rough and glossy surfaces. This paper starts by analyzing and comparing two prominent shading techniques popularly used for inverse rendering, forward shading and deferred shading, effectiveness in handling complex materials. More importantly, we propose a unified shading solution that combines the advantages of both techniques for better decomposition. In addition, we analyze the normal modeling in 3D Gaussian Splatting (3DGS) and utilize the shortest axis as normal for each particle in GUS-IR, along with a depth-related regularization, resulting in improved geometric representation and better shape reconstruction. Furthermore, we enhance the probe-based baking scheme proposed by GS-IR to achieve more accurate ambient occlusion modeling to better handle indirect illumination. Extensive experiments have demonstrated the superior performance of GUS-IR in achieving precise intrinsic decomposition and geometric representation, supporting many downstream tasks (such as relighting, retouching) in computer vision, graphics, and extended reality.