Meta为实时渲染参数化3D手部模型提出神经重照明框架
神经渲染方法近年来在人脸渲染方面取得了显著进展,但将这种方法扩展到可动画化手部模型带来了挑战。手部存在关节,单个关节的状态会影响所有子关节,使得手部形状变化多样化。此外,要实现手部的真实感渲染需要耗费大量的计算成本。为了解决这些问题,Meta和卡内基梅隆大学的研究人员提出了一种神经重照明框架,用于实时渲染参数化的3D手部模型。他们利用多视图光照捕捉数据构建了一个可重照明的手部模型,并使用两阶段的teacher-student方法来学习一个可以泛化到不可见光照的模型。研究人员发现使用空间对齐的照明特征和显式可见性集成对于实现高度可泛化的重照明至关重要。实验结果表明,该方法能够在不可见手势和照明设置下实现更真实的渲染效果,并且具有较快的渲染速度。这项研究为实现在各种照明下实时渲染个性化手部的真实感提供了重要参考。