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文章导读|深度外观建模综述

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外观建模是计算机图形学中的一项重要任务用于捕捉和再现真实世界物体在不同光照和视角下的丰富外观。随着深度学习技术的最新进展,人们已经提出了一组基于深度学习的方法来提高外观建模的效率和质量。



为此,本文从图形和机器学习的角度对这些深度外观建模技术进行了综述。并探讨了这一方向面临的挑战和机遇:从图形的角度来看,将深度学习应用于目前用传统数据驱动方法解决的复杂照明效果建模会有很多开放机会;同时基于学习的渲染外观模型也是另一个有趣的未来方向。从机器学习的角度来看,寻找一个通用的潜在空间,创建大规模的训练数据集,开发半监督和无监督的外观建模训练方案将是未来重要的研究方向。


关键词: 外观建模,表面反射,反射率场,光场


Fig. 1.  Examples rendering results of deep appearance modeling.


Fig. 2. A general data-driven appearance modeling pipeline,including three main steps as the capturing process, fitting process and reproducing process.


Fig. 3.  Comparing deep surface reflectance modeling with similar setup.


全文信息


Deep appearance modeling: A survey

BY:Yue Dong


Abstract: 

Appearance modeling is an essential task in computer graphics for capturing and reproducing rich appearance of real world materials under different lighting and viewing conditions. With recent advances of deep learning techniques, a set of deep learning based approaches have been proposed for improving the efficiency and result quality of appearance modeling. In this paper, we provide a survey of these deep appearance modeling techniques from both graphics and machine learning perspectives, and discuss the challenges and opportunities along this direction.


Keywords: Appearance modeling, Surface reflectance, Reflectance field, Light field

Link: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2468502X1930035X





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VI可视信息学

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