神经辐射传输做体积逆渲染
ssh4net · x · 2026-07-16
论文《Volumetric Inverse Rendering via Neural Radiative Transfer》研究如何从图像中恢复参与介质的光学性质。 ### 核心思路 - 现有方法要么依赖可微随机光传输模拟，工程复杂；要么用简化模型，难以捕捉全局光照。 - 作者提出一种结合**完整物理光传输**与**通用神经优化**的表示方式。 - 介质的光学性质和完整光场都用 neural fields 表示，并通过联合优化估计。 ### 方法细节 - 用辐射传输方程的局部微分形式构造残差目标，强制全局光照一致性。 - 再叠加沿主视线的体渲染项，减轻低频偏差。 ### 结果与扩展 - 可从多视角图像中重建空间变化、按颜色分辨的散射、吸收和相函数参数。 - 除了重建，这个框架还支持在物理光学属性约束下学习参与介质的生成模型。