Implicit neural representations such as neural radiance fields (NeRFs) have recently emerged as a promising approach for 3D reconstruction and novel view synthesis. However, NeRF-based methods encode shape, reflectance, and illumination implicitly in their neural representations, and this makes it challenging for users to manipulate these properties in the rendered images explicitly. Existing approaches only enable limited editing of the scene and deformation of the geometry. Furthermore, no existing work enables accurate scene illumination after object deformation. In this work, we introduce SPIDR, a new hybrid neural SDF representation. SPIDR combines point cloud and neural implicit representations to enable the reconstruction of higher quality meshes and surfaces for object deformation and lighting estimation. To more accurately capture environment illumination for scene relighting, we propose a novel neural implicit model to learn environment light. To enable accurate illumination updates after deformation, we use the shadow mapping technique to efficiently approximate the light visibility updates caused by geometry editing. We demonstrate the effectiveness of SPIDR in enabling high quality geometry editing and deformation with accurate updates to the illumination of the scene. In comparison to prior work, we demonstrate significantly better rendering quality after deformation and lighting estimation.


翻译:神经弧度场(NERFs)等隐隐性神经外表最近成为3D重建与新观点合成的一个很有希望的方法。然而,基于 NERF 的方法在其神经表示中隐含地对形状、反射和光化进行编码,使用户很难在提供图像中对这些属性进行明确操作;现有方法只能对现场进行有限的编辑和对几何的变形进行变形。此外,没有现有工作能够在物体变形后进行准确的场景光化。在这项工作中,我们引入了一个新的神经复合SDIDF代表,SPID将点云和神经隐含的表示结合起来,以便能够重建质量更高的模具和表面,以进行天体变形和照明估计。为了更准确地捕捉环境光,我们提出了一个新的神经隐含性模型来学习环境光。为了在变形后进行准确的照明更新,我们使用影子绘图技术来有效地估计由几何变形编辑引起的光化更新。我们展示了SPIDR在使高质量的几何测度编辑和变形与精确的更新能够进行高质量的修改和变形方面的有效性。我们之前要先进行更精确的修改。

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