ROGR: Relightable 3D Objects using Generative Relighting

📄 arXiv: 2510.03163v3 📥 PDF

作者: Jiapeng Tang, Matthew Levine, Dor Verbin, Stephan J. Garbin, Matthias Nießner, Ricardo Martin Brualla, Pratul P. Srinivasan, Philipp Henzler

分类: cs.CV, cs.GR

发布日期: 2025-10-03 (更新: 2025-12-03)

备注: NeurIPS 2025 Spotlight. Project page: https://tangjiapeng.github.io/ROGR

💡 一句话要点

ROGR：利用生成式光照重构可重新光照的3D物体模型

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

关键词: 神经辐射场 光照重构 生成式模型 3D重建 环境光照 渲染 计算机视觉

📋 核心要点

  1. 现有方法难以在任意光照条件下高效地重建和渲染3D物体，通常需要针对每个光照环境进行优化或依赖耗时的光传输模拟。
  2. ROGR通过生成式光照模型模拟物体在不同光照下的外观，并训练一个光照条件NeRF，实现对任意环境光照下的物体外观进行高效预测。
  3. 实验结果表明，ROGR在TensoIR和Stanford-ORB数据集上取得了优于现有技术的性能，并在真实场景中验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

ROGR 提出了一种新颖的方法，用于重建从多个视角捕获的可重新光照的 3D 物体模型。该方法的核心是生成式光照模型，用于模拟物体在新的环境光照下的效果。ROGR 对物体在多种光照环境下的外观进行采样，创建一个数据集，用于训练一个光照条件神经辐射场 (NeRF)，该 NeRF 可以输出物体在任何输入环境光照下的外观。光照条件 NeRF 采用了一种新颖的双分支架构，分别编码一般光照效果和镜面反射。优化的光照条件 NeRF 能够实现高效的前馈式重新光照，适用于任意环境光照图，无需每次光照都进行优化或光传输模拟。我们在 TensoIR 和 Stanford-ORB 数据集上评估了我们的方法，在大多数指标上都优于现有技术，并在真实世界的物体捕获中展示了我们的方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在重建可重新光照的3D物体时，通常需要针对每个新的光照环境进行优化，计算成本高昂，或者依赖于复杂的光传输模拟，效率较低。这些方法难以实现对任意环境光照下的物体外观进行快速且准确的预测。

核心思路：ROGR的核心思路是利用生成式模型学习物体在不同光照条件下的外观变化规律，从而能够根据输入的环境光照直接预测物体在该光照下的外观。通过将光照信息作为NeRF的条件输入，ROGR能够实现对任意光照环境下的物体进行高效的重新光照。

技术框架：ROGR的整体框架包括以下几个主要阶段：1) 对物体在多个光照环境下的外观进行采样，生成训练数据集；2) 构建一个光照条件NeRF，该NeRF以环境光照作为输入，输出物体在该光照下的外观；3) 采用双分支架构，分别编码一般光照效果和镜面反射；4) 通过优化光照条件NeRF，使其能够准确预测物体在任意环境光照下的外观。

关键创新：ROGR的关键创新在于提出了一个光照条件NeRF，该NeRF能够将环境光照作为条件输入，直接预测物体在该光照下的外观。这种方法避免了针对每个光照环境进行单独优化或进行耗时的光传输模拟，从而实现了高效的重新光照。此外，双分支架构的设计能够更好地分离和建模一般光照效果和镜面反射。

关键设计：ROGR采用了双分支架构的光照条件NeRF，一个分支用于编码一般光照效果，另一个分支用于编码镜面反射。环境光照信息通过球谐函数进行编码，并作为NeRF的输入。损失函数包括重建损失和正则化项，用于保证重建质量和模型的泛化能力。具体的网络结构和参数设置根据数据集和实验结果进行调整。

📊 实验亮点

ROGR 在 TensoIR 和 Stanford-ORB 数据集上进行了评估，并在大多数指标上优于现有技术。例如，在 TensoIR 数据集上，ROGR 在 PSNR 指标上取得了显著提升。此外，ROGR 在真实世界的物体捕获中也表现出了良好的性能，能够生成逼真的重新光照效果。

🎯 应用场景

ROGR 技术可应用于虚拟现实、增强现实、游戏开发、电商展示等领域。例如，在电商平台上，用户可以调整商品的光照环境，从而更全面地了解商品的材质和外观。在游戏开发中，可以利用 ROGR 技术实现更逼真的光照效果，提升游戏体验。此外，该技术还可以用于文物保护和数字化，实现对文物在不同光照条件下的虚拟展示。

📄 摘要（原文）

We introduce ROGR, a novel approach that reconstructs a relightable 3D model of an object captured from multiple views, driven by a generative relighting model that simulates the effects of placing the object under novel environment illuminations. Our method samples the appearance of the object under multiple lighting environments, creating a dataset that is used to train a lighting-conditioned Neural Radiance Field (NeRF) that outputs the object's appearance under any input environmental lighting. The lighting-conditioned NeRF uses a novel dual-branch architecture to encode the general lighting effects and specularities separately. The optimized lighting-conditioned NeRF enables efficient feed-forward relighting under arbitrary environment maps without requiring per-illumination optimization or light transport simulation. We evaluate our approach on the established TensoIR and Stanford-ORB datasets, where it improves upon the state-of-the-art on most metrics, and showcase our approach on real-world object captures.