Free Your Hands: Lightweight Turntable-Based Object Capture Pipeline
作者: Jiahui Fan, Fujun Luan, Jian Yang, Miloš Hašan, Beibei Wang
分类: cs.GR
发布日期: 2025-03-07 (更新: 2025-07-03)
💡 一句话要点
提出基于转盘的轻量级物体捕获流程，解决自然光照下高质量新视角合成问题。
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 新视角合成 神经辐射场 3D高斯溅射 光照旋转 物体捕获
📋 核心要点
- 传统新视角合成方法需要密集的视角采样，人工操作繁琐且难以保证相机分布的均匀性，同时易受运动模糊和失焦的影响。
- 利用转盘在自然光照下自动采集图像，并设计了一种以光照旋转为条件的神经辐射表示，以解决光照变化带来的问题。
- 实验表明，该流程在使用3DGS作为底层框架时，能够实现更高质量的新视角合成，并支持新光照条件下的渲染。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种轻量级的物体捕获流程，旨在减少人工工作量并标准化采集设置。该流程使用消费级转盘承载物体，三脚架固定相机。与传统转盘系统不同，本方法在自然环境光照下进行图像采集，可在数分钟内轻松捕获数百张有效图像。由于光照条件随物体旋转而变化，不符合标准新视角合成（NVS）方法的假设，因此设计了一种以光照旋转为条件的神经辐射表示，从而支持新光照旋转下的渲染。进一步研究了旋转行为，并找到了最佳捕获策略。实验结果表明，使用3D高斯溅射（3DGS）作为底层框架，该流程能够实现更高的质量，并展示了其在新光照和图像协调任务中的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决从少量图像中高质量地合成物体的新视角图像的问题，尤其是在自然光照条件下。现有方法通常需要手动调整相机位置，费时费力，且难以保证视角分布的均匀性。此外，自然光照下物体旋转会导致光照变化，这与许多新视角合成方法的静态光照假设不符。
核心思路：论文的核心思路是利用转盘自动采集物体在不同视角下的图像，从而减少人工干预。为了解决自然光照下物体旋转导致的光照变化问题，论文提出了一种以光照旋转为条件的神经辐射表示。通过学习光照旋转与辐射场之间的关系，该方法可以合成在不同光照条件下的新视角图像。
技术框架：整体流程包括以下几个步骤：1) 使用转盘自动采集物体在不同视角下的图像；2) 使用Structure-from-Motion (SfM) 或其他方法估计相机的位姿；3) 使用采集的图像和估计的相机位姿训练一个以光照旋转为条件的神经辐射场；4) 使用训练好的神经辐射场合成新视角图像，并可以控制光照旋转。
关键创新：最重要的技术创新点在于提出了以光照旋转为条件的神经辐射表示。与传统的神经辐射场不同，该方法将光照旋转作为输入，从而可以学习光照变化对辐射场的影响。这使得该方法可以在自然光照条件下合成高质量的新视角图像，并支持新光照条件下的渲染。
关键设计：论文使用3D高斯溅射（3DGS）作为底层框架，并对其进行了修改，使其可以接受光照旋转作为输入。具体来说，论文将光照旋转编码为一个向量，并将其作为3DGS网络的输入。此外，论文还设计了一种损失函数，用于鼓励网络学习光照旋转与辐射场之间的关系。论文还研究了最佳的拍摄策略，例如转盘的旋转角度和相机的数量。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在使用3DGS作为底层框架时，能够实现比现有方法更高的质量。具体来说，该方法在合成新视角图像时，能够更好地保留物体的细节和纹理，并能够生成更逼真的光照效果。此外，该方法还支持新光照条件下的渲染，这使得用户可以根据自己的需求调整光照条件，从而获得更好的视觉效果。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于电商产品的3D展示、虚拟现实/增强现实内容创作、以及游戏资产生成等领域。通过该方法，用户可以方便快捷地获取物体的多视角图像，并生成高质量的3D模型或新视角图像，从而提升用户体验和内容创作效率。未来，该技术有望进一步扩展到更大场景的重建和渲染。
📄 摘要（原文）
Novel view synthesis (NVS) from multiple captured photos of an object is a widely studied problem. Achieving high quality typically requires dense sampling of input views, which can lead to frustrating manual labor. Manually positioning cameras to maintain an optimal desired distribution can be difficult for humans, and if a good distribution is found, it is not easy to replicate. Additionally, the captured data can suffer from motion blur and defocus due to human error. In this paper, we use a lightweight object capture pipeline to reduce the manual workload and standardize the acquisition setup, with a consumer turntable to carry the object and a tripod to hold the camera. Of course, turntables and gantry systems have been frequently used to automatically capture dense samples under various views and lighting conditions; the key difference is that we use a turntable under natural environment lighting. This way, we can easily capture hundreds of valid images in several minutes without hands-on effort. However, in the object reference frame, the light conditions vary (rotate); this does not match the assumptions of standard NVS methods like 3D Gaussian splatting (3DGS). We design a neural radiance representation conditioned on light rotations, which addresses this issue and allows rendering with novel light rotations as an additional benefit. We further study the behavior of rotations and find optimal capturing strategies. We demonstrate our pipeline using 3DGS as the underlying framework, achieving higher quality and showcasing the method's potential for novel lighting and harmonization tasks.