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 NeRF 重新光照 3D重建 生成式模型 光照建模 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，需要针对每个光照进行优化或模拟。
  2. ROGR 通过生成式光照模型和光照条件NeRF，实现了在任意环境光照下对3D物体进行高效且逼真的重新光照。
  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效果，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。该方法由生成式光照模型驱动，该模型模拟了将物体置于新的环境光照下的效果。我们的方法对多个光照环境下的物体外观进行采样，创建一个数据集，用于训练光照条件神经辐射场 (NeRF)，该 NeRF 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 能够在任意环境光照图下进行高效的前馈式重新光照，而无需每次光照都进行优化或光传输模拟。我们在已建立的 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最先进的方法，并在真实世界的物体捕获上展示了我们的方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从多视角图像重建可重新光照的3D物体模型的问题。现有方法通常需要针对每个新的光照环境进行优化或依赖于耗时的光传输模拟，效率较低，难以实现实时渲染。此外，如何有效地建模复杂的光照效果，特别是镜面反射，也是一个挑战。

核心思路：ROGR的核心思路是利用生成式光照模型来模拟不同光照环境下的物体外观，并使用这些数据来训练一个光照条件神经辐射场（NeRF）。通过将光照信息作为NeRF的输入，ROGR可以预测物体在任意光照环境下的外观，从而实现高效的重新光照。

技术框架：ROGR的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 从多视角图像重建3D物体；2) 使用生成式光照模型对物体在不同光照环境下的外观进行采样，生成训练数据；3) 训练一个光照条件NeRF，该NeRF以环境光照图作为输入，输出物体在该光照下的外观；4) 使用训练好的NeRF进行重新光照，即在新的光照环境下渲染物体。该框架的核心是光照条件NeRF，它能够将光照信息编码到NeRF中，从而实现高效的重新光照。

关键创新：ROGR的关键创新在于提出了一个双分支架构的光照条件NeRF。该架构将光照效果分解为一般光照效果和镜面反射两个分支，分别进行建模。这种分解能够更有效地捕捉复杂的光照效果，并提高重新光照的质量。此外，ROGR还使用了生成式光照模型来生成训练数据，避免了对真实光照环境的依赖。

关键设计：ROGR的光照条件NeRF采用双分支结构，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。两个分支的输出被组合起来，用于预测物体的颜色。损失函数包括重建损失和正则化项，用于约束NeRF的输出。生成式光照模型可以使用现有的方法，例如球谐函数或神经网络。具体的网络结构和参数设置需要根据具体的数据集和应用场景进行调整。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 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 指标上取得了显著的提升。此外，ROGR 还在真实世界的物体捕获上进行了展示，证明了其在实际应用中的有效性。实验结果表明，ROGR 能够生成高质量的重新光照图像，并且具有较高的效率。

🎯 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。用户可以交互式地改变虚拟物体的光照环境，从而获得更逼真的视觉体验。例如，在电商网站上，用户可以调整商品的照明，以便更好地了解商品的材质和颜色。此外，该技术还可以用于电影制作和特效制作，实现更逼真的光照效果。

📄 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.