EliaFantini/FastNRTF
📦 Open Source ProjektEliaFantini
Effiziente 3D-Rekonstruktion und Relighting komplexer Szenen mittels Neural Radiance Transfer Fields.
FastNRTF adressiert die rechnerischen Herausforderungen des Inverse Rendering durch den Einsatz von Neural Radiance Transfer Fields. Im Gegensatz zu Standard-NeRF-Implementierungen, die oft Schwierigkeiten mit komplexem Lichttransport haben, konzentriert sich dieses Framework auf die Entkopplung von Geometrie und Beleuchtung, was ein präzises Relighting ermöglicht. Es verwendet Multi-Layer Perceptrons (MLPs) zur Approximation von Lichttransportoperatoren, wodurch globale Beleuchtungseffekte wie Schatten und Interreflexionen simuliert werden können. Das Repository bietet eine tiefe Integration mit dem Mitsuba-Renderer und Blender, was einen nahtlosen Workflow für die Generierung synthetischer Daten und die Szenenoptimierung ermöglicht. Zu den technischen Hauptmerkmalen gehören die Unterstützung für SVBRDF-Schätzung, Signed Distance Fields (SDF) und effiziente gradientenbasierte Optimierung. Dieser Ansatz reduziert die Zeit für hochwertige, neu beleuchtbare 3D-Assets im Vergleich zu traditionellem Path-Tracing erheblich, während die physikalische Plausibilität gewahrt bleibt.
💡Highlights
- ├─Neural Radiance Transfer Fields
- ├─Globale Beleuchtungsmodellierung
- └─Blender- & Mitsuba-Integration
🎯Für
- ├─Computer-Vision-Forscher
- └─3D-Grafik-Ingenieure