近日，阿里巴巴大淘宝技术商品三维建模&AI设计团队与浙江大学CAD&CG实验室周晓巍研究员团队合作论文《Modeling Indirect Illumination for Inverse Rendering》被国际顶级会议CVPR 2022接收。

论文主页：https://zju3dv.github.io/invrender/

介绍

从图像中恢复三维场景的⼏何、材质和光照，也称为逆渲染，⼀直是计算机视觉和图形学领域⻓期研究的问题。近年来，随着VR和AR应⽤的⻜速发展，从现实世界中轻松获取3D内容的需求也在与⽇俱增。过去的采集⽅式，⽐如使⽤具有可控灯光和相机的Light Stage系统、在暗室中使⽤带闪光灯的相机拍摄或是将物体置于转台上，对普通⽤户⽽⾔都是困难的，难以实现规模化的采集与建模。

最近的⼀些⼯作探索了在⾃然光照下捕捉多视⻆图像⽤于逆渲染的灵活采集⽅式。这些⽅法通常将⼏何和空间变化的BRDF表示为基于坐标的神经⽹络，并通过⽐较渲染图像与捕捉图像来进⾏优化。然⽽，这样的采集⽅式带来了新的挑战：⾃然光照下拍摄的物体图像通常具有软阴影以及表⾯相互反射的效果，⽽使⽤路径追踪来模拟这些效果的计算是⽐较昂贵的，并且增加了优化的复杂度。之前的⽅法通常忽略⾃遮挡和相互反射以减少计算量，或者仅建模阴影，或者将间接光照限制在⼀次反弹内。如果不对间接光照进⾏适当建模，那么渲染图像和拍摄图像之前会存在⼀定的差距，导致间接光照会被烘焙到反照率（BRDF参数）中以补偿此差距，如图1所示。同时会导致粗糙度估计的误差，因为这些参数共同解释了观察图像。

图一

因此，我们提出了在逆渲染过程中对间接光照进⾏建模的有效办法。我们的核⼼思路是间接光照不需要和BRDF参数以及环境光联合优化，⽽是从场景的出射辐射场得到，⽽出射辐射场可以从多视⻆图像中使⽤现成的神经场景表示⽅法重建。这样在优化其他未知数时，可以直接查询间接光照，使得逆渲染问题更容易求解。

我们在合成数据及真实数据上对所提出的⽅法进⾏了评估。结果表明我们的⽅法优于之前的⽅法，能够恢复⽆阴影和⽆表⾯相互反射的反照率，从⽽⽀持逼真的⾃由视点重光照。

具体方法

给定⼀组静态光照下采集的多视⻆图像及相机参数，我们将待优化的⼏何、材质及光照渲染为2D图像，并与采集图像进⾏⽐较来优化参数。我们将⼏何表示为有向距离场（SDF），每个空间位置的⼊射光被分为直接光照乘以可⻅性和间接光照两部分，BRDF模型使⽤包含反照率和粗糙度参数的简单Disney BRDF模型[1]。图2描述了我们提出的⽅法的渲染过程。

图二

▐  直接光照的可见性

对于直接光照，假设所有的环境光都来⾃⽆穷远，我们将其参数化为M=128的球⾯⾼斯函数（SG）：

环境光照需要通过可⻅性进⾏评估，可⻅性可以从表⾯点向光源追踪⼀条光线获得。我们将可⻅性参数为MLP：将表⾯点坐标和⽅向映射到其可⻅性值。MLP能提供连续的表示，只需要在表⾯点上⽅采样少量光线进⾏训练。我们将可⻅性和环境光SG的乘积近似为另⼀个SG，以⽀持渲染时SG积分。我们通过使输出的SG的振幅产⽣与原始的波瓣相同的积分来实现：

通过在SG波瓣内随机采样32个⽅向，并对查询到的可⻅性来进⾏加权平均获得。

▐  间接光照

根据光线追踪原理，光线与场景的第⼆个交点的的出射光是第⼀个交点对应⽅向的⼊射光，⽽计算第⼆个交点的出射光需要继续积分光线，随着考虑的反弹次数增加，光线追踪和渲染的次数以指数级增加。我们通过重建出射辐射场来推导间接光照，⽽不是进⾏递归光线追踪。出射辐射场，可以看作是⼀个神经渲染器，是表⾯点位置和观察⽅向的连续函数，它可以使⽤已有的⽅法和⼏何⼀起被优化完成。我们进⼀步将其转换成表示为SG的间接光照，以避免使⽤蒙特卡洛⽅法进⾏渲染，并将其缓存在以空间坐标作为输⼊的MLP中。间接光照MLP通过从出射辐射场中采样光线来监督。图3展示了这个过程。

图三

▐  渲染

和之前的⼯作[2]类似，我们将渲染⽅程中的镜⾯反射及余弦项分别近似为SG，从⽽将渲染⽅程近似为SG的内积。为了减少可⻅性近似的误差，我们将漫反射和镜⾯反射部分分开考虑，漫反射的可⻅性对环境光SG进⾏采样

对于镜⾯反射部分，我们采样镜⾯反射的SG，使得在镜⾯反射波瓣较窄时也能较准确的近似：

▐  BRDF

我们使⽤简化的Disney BRDF模型，以反照率和粗糙度为参数，并假设在菲涅⽿项中具有固定 F0=0.02。将空间变化的BRDF参数化为MLP⾮常直接，但由于训练视⻆的分布不均匀或⾃遮挡影响，⼀些表⾯的缺乏监督，因此难以准确估计粗糙度。这⾥我们通过引⼊先验知识，即物体通常由少量材质组成，来缓解这个问题。我们的解决⽅案是将BRDF参数化为编码器解码器⽹络，并对 latent code使⽤KL损失进⾏稀疏性约束，另外，我们还对解码器增加了平滑损失，使得相近的 latent code能⽣成相近的BRDF。

▐  训练

⾸先，使⽤[3]优化SDF和出射辐射场。然后，我们在⼏何表⾯点采样光线，然后执⾏光线追踪来同时获得其可⻅性和⼊射光，我们分别使⽤交叉熵和L1损失来优化可⻅性MLP和间接光照 MLP。最后，通过最⼩化渲染和观察图像的重建损失来优化BRDF参数和环境光照。

实验结果

▐  对比实验

我们使⽤Blender渲染的合成数据来进⾏定量⽐较。如表1所示，与之前的⽅法⽐较，我们的⽅法具有较⼤的优势。图4展示了可视化对⽐结果。

表一

图四

▐  消融实验

为了验证在逆渲染中不同部分建模对结果的影响，我们进⾏了三组消融实验，实验结果如表1所示和图5所示。

图五

▐  真实数据结果

我们拍摄了由多种材质组成的物体的多视⻆图像，图6展示了逆渲染和重光照的结果，更多视频结果请查看论⽂主⻚。

图六

总结

我们提出了⼀种新的⽅法来有效地建模逆渲染任务中的间接光照。以前的⼤多数⽅法都没有考虑间接光照，因为在基于物理的渲染框架内对其进⾏模拟是较复杂的。⽽我们利⽤出射辐射场⾼效的建模了间接光照。我们证明，结合我们提出的BRDF先验和基于SG的可⻅性，整个流程能够从⾃然光照下拍摄的多视图图像中估计⾼质量的反照率和粗糙度，从⽽⽀持逼真的⾃由视点重光照。

参考文献

[1]Brent Burley and Walt Disney Animation Studios. Physically-based shading at disney. In ACM

SIGGRAPH, volume 2012, pages 1–7. vol. 2012, 2012.

[2] Kai Zhang, Fujun Luan, Qianqian Wang, Kavita Bala, and Noah Snavely. Physg: Inverse rendering with spherical gaussians for physics-based material editing and relighting. In The IEEE/ CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2021.

[3] Lior Yariv, Yoni Kasten, Dror Moran, Meirav Galun, Matan Atzmon, Basri Ronen, and Yaron Lipman. Multiview neural surface reconstruction by disentangling geometry and appearance.

Advances in Neural Information Processing Systems, 33, 2020.

项目介绍

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商品三维建模&AI设计团队立足于先进的AI技术和XR新硬件、新引擎，为消费者打造全新的沉浸式购物体验，让用户在购前充分地体验商品和服务带来的享受，同时为商家提供更具竞争力的商品场景化表现力。团队目前已经有3D建模—描物坊（Object Drawer）、3D动态和静态场景生成—3D神笔等产品。在建模及设计产品研发的同时，团队在学术方面积极贡献，在ICCV、NeurIPS、KDD、CVPR等顶级学术会议上发表多篇论文，为研究者开放3D-FRONT数据集，获ChinaGraph首届数据奖。为了打造团队的全栈研发能力，我们不断吸引3D/XR引擎、视觉/图形算法等领域的优秀专业人才加入，一起奔向XR新时代。

✿  拓展阅读

作者|张远青

编辑|橙子君