NVlabs/nvdiffrecmc

何を解決するか

複数の視点からの画像観測のみを使用して、シーンをその基本的な要素—トポロジー（形状）、材質、照明—に分解する課題に対処します。

動作方法

このプロジェクトは、3D幾何、材質特性、環境照明を同時に最適化する手法を実装しています。提供された画像に基づいて、モンテカルロレンダリングとノイズ除去を活用してこれらの要素を精緻化し、Blenderなどのソフトウェアにエクスポート可能な3Dモデルの抽出を可能にします。

対象ユーザー

高スペックのNVIDIA GPU（OptiX 7.3+をサポート）を備えたコンピュータビジョンおよびグラフィックス分野の研究者や開発者向けに設計されています。画像から詳細な3Dアセットを再構築したい方におすすめです。

特徴

• 複数の視点からの画像から形状、材質、照明を同時に最適化。
• 拡散アルベドテクスチャの抽出をサポート。
• 再構築された幾何と照明をBlenderにインポートするスクリプトを含む。
• NeRF、NeRD、NeRFactorデータセットの結果を再現するための設定を提供。