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기술

NeRF-Casting

NeRF-Casting기술
영문
Improved View-Dependent Appearance with Consistent Reflections
명칭
NeRF-Casting
주요 구성
반사 광선 추적과 특징 해독
주요 대상
강한 정반사를 갖는 장면
NeRF-Casting은 방사장 안에서 반사 광선을 추적해 반짝이는 물체의 외관을 합성하는 방법이다. 반사 경로를 따라 얻은 특징을 작은 신경망으로 색에 변환해 가까운 물체의 반사도 일관되게 다루려 한다.

반사되는 내용의 위치

멀리 있는 환경의 빛과 바로 옆 물체가 비치는 반사는 공간 관계가 다르다. 반사 위치가 움직이면 가까운 물체를 향하는 경로도 달라진다. 방향에 따른 색 함수만 학습하는 방식으로 이런 관계를 일관되게 표현하기 어려울 수 있다.

광선을 더 추적하기

카메라 광선 위의 위치에서 반사 광선을 만들고 방사장 표현 안에서 추적한다. 그 경로를 통해 특징 벡터를 렌더링한 뒤 비교적 작은 네트워크로 색을 계산한다. 모든 외관을 큰 출력 신경망 하나에 직접 맡기는 것과 계산 구성이 다르다.

근거리 반사의 예

평평한 거울 옆에 빨간 상자와 파란 상자가 있다고 하자. 거울의 서로 다른 지점에서 뻗는 반사 광선은 다른 상자에 도달할 수 있다. 거울 전체에 하나의 고정 색을 주면 이런 차이를 나타낼 수 없다. 이 예는 반사 경로의 공간 정보를 고려하는 이유를 설명한다.

품질과 비용의 해석

반사 광선 추적은 추가 계산을 요구하므로 네트워크 크기만으로 전체 비용을 판단하지 않는다. 새 시점에서 반사된 물체의 위치와 모양이 일관적인지 확인한다. 정해진 관측 사진에 맞춘 표현이며 임의의 조명 변경이나 모든 차수의 빛 반사를 정확하게 재현한다는 보장은 아니다.

관련 문서

Ref-NeRF / NeRF / Zip-NeRF / Mip-NeRF / NeuS / 3D 가우시안 스플래팅