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Intrinsic Textures for Relightable Free-Viewpoint Video
This paper presents an approach to estimate the intrinsic texture properties (albedo, shading, normal) of scenes from multiple view acquisition under unknown illumination conditions. We introduce the concept of intrinsic textures, which are pixel-resolution surface textures representing the intrinsic appearance parameters of a scene. Unlike previous video relighting methods, the approach does not assume regions of uniform albedo, which makes it applicable to richly textured scenes. We show that intrinsic image methods can be used to refine an initial, low-frequency shading estimate based on a global lighting reconstruction from an original texture and coarse scene geometry in order to resolve the inherent global ambiguity in shading. The method is applied to relighting of free-viewpoint rendering from multiple view video capture. This demonstrates relighting with reproduction of fine surface detail. Quantitative evaluation on synthetic models with textured appearance shows accurate estimation of intrinsic surface reflectance properties. © 2014 Springer International Publishing
Relighting4D: Neural Relightable Human from Videos
Human relighting is a highly desirable yet challenging task. Existing works
either require expensive one-light-at-a-time (OLAT) captured data using light
stage or cannot freely change the viewpoints of the rendered body. In this
work, we propose a principled framework, Relighting4D, that enables
free-viewpoints relighting from only human videos under unknown illuminations.
Our key insight is that the space-time varying geometry and reflectance of the
human body can be decomposed as a set of neural fields of normal, occlusion,
diffuse, and specular maps. These neural fields are further integrated into
reflectance-aware physically based rendering, where each vertex in the neural
field absorbs and reflects the light from the environment. The whole framework
can be learned from videos in a self-supervised manner, with physically
informed priors designed for regularization. Extensive experiments on both real
and synthetic datasets demonstrate that our framework is capable of relighting
dynamic human actors with free-viewpoints.Comment: ECCV 2022; Project Page
https://frozenburning.github.io/projects/relighting4d Codes are available at
https://github.com/FrozenBurning/Relighting4
Relightable Neural Human Assets from Multi-view Gradient Illuminations
Human modeling and relighting are two fundamental problems in computer vision
and graphics, where high-quality datasets can largely facilitate related
research. However, most existing human datasets only provide multi-view human
images captured under the same illumination. Although valuable for modeling
tasks, they are not readily used in relighting problems. To promote research in
both fields, in this paper, we present UltraStage, a new 3D human dataset that
contains more than 2,000 high-quality human assets captured under both
multi-view and multi-illumination settings. Specifically, for each example, we
provide 32 surrounding views illuminated with one white light and two gradient
illuminations. In addition to regular multi-view images, gradient illuminations
help recover detailed surface normal and spatially-varying material maps,
enabling various relighting applications. Inspired by recent advances in neural
representation, we further interpret each example into a neural human asset
which allows novel view synthesis under arbitrary lighting conditions. We show
our neural human assets can achieve extremely high capture performance and are
capable of representing fine details such as facial wrinkles and cloth folds.
We also validate UltraStage in single image relighting tasks, training neural
networks with virtual relighted data from neural assets and demonstrating
realistic rendering improvements over prior arts. UltraStage will be publicly
available to the community to stimulate significant future developments in
various human modeling and rendering tasks. The dataset is available at
https://miaoing.github.io/RNHA.Comment: Project page: https://miaoing.github.io/RNH
FLARE: Fast Learning of Animatable and Relightable Mesh Avatars
Our goal is to efficiently learn personalized animatable 3D head avatars from
videos that are geometrically accurate, realistic, relightable, and compatible
with current rendering systems. While 3D meshes enable efficient processing and
are highly portable, they lack realism in terms of shape and appearance. Neural
representations, on the other hand, are realistic but lack compatibility and
are slow to train and render. Our key insight is that it is possible to
efficiently learn high-fidelity 3D mesh representations via differentiable
rendering by exploiting highly-optimized methods from traditional computer
graphics and approximating some of the components with neural networks. To that
end, we introduce FLARE, a technique that enables the creation of animatable
and relightable mesh avatars from a single monocular video. First, we learn a
canonical geometry using a mesh representation, enabling efficient
differentiable rasterization and straightforward animation via learned
blendshapes and linear blend skinning weights. Second, we follow
physically-based rendering and factor observed colors into intrinsic albedo,
roughness, and a neural representation of the illumination, allowing the
learned avatars to be relit in novel scenes. Since our input videos are
captured on a single device with a narrow field of view, modeling the
surrounding environment light is non-trivial. Based on the split-sum
approximation for modeling specular reflections, we address this by
approximating the pre-filtered environment map with a multi-layer perceptron
(MLP) modulated by the surface roughness, eliminating the need to explicitly
model the light. We demonstrate that our mesh-based avatar formulation,
combined with learned deformation, material, and lighting MLPs, produces
avatars with high-quality geometry and appearance, while also being efficient
to train and render compared to existing approaches.Comment: 15 pages, Accepted: ACM Transactions on Graphics (Proceedings of
SIGGRAPH Asia), 202
High quality dynamic reflectance and surface reconstruction from video
The creation of high quality animations of real-world human actors has long been a challenging problem in computer graphics. It involves the modeling of the shape of the virtual actors, creating their motion, and the reproduction of very fine dynamic details. In order to render the actor under arbitrary lighting, it is required that reflectance properties are modeled for each point on the surface. These steps, that are usually performed manually by professional modelers, are time consuming and cumbersome.
In this thesis, we show that algorithmic solutions for some of the problems that arise in the creation of high quality animation of real-world people are possible using multi-view video data. First, we present a novel spatio-temporal approach to create a personalized avatar from multi-view video data of a moving person. Thereafter, we propose two enhancements to a method that captures human shape, motion and reflectance properties of amoving human using eightmulti-view video streams. Afterwards we extend this work, and in order to add very fine dynamic details to the geometric models, such as wrinkles and folds in the clothing, we make use of the multi-view video recordings and present a statistical method that can passively capture the fine-grain details of time-varying scene geometry. Finally, in order to reconstruct structured shape and animation of the subject from video, we present a dense 3D correspondence finding method that enables spatiotemporally coherent reconstruction of surface animations directly frommulti-view video data.
These algorithmic solutions can be combined to constitute a complete animation pipeline for acquisition, reconstruction and rendering of high quality virtual actors from multi-view video data. They can also be used individually in a system that require the solution of a specific algorithmic sub-problem. The results demonstrate that using multi-view video data it is possible to find the model description that enables realistic appearance of animated virtual actors under different lighting conditions and exhibits high quality dynamic details in the geometry.Die Entwicklung hochqualitativer Animationen von menschlichen Schauspielern ist seit langem ein schwieriges Problem in der Computergrafik. Es beinhaltet das Modellieren einer dreidimensionaler Abbildung des Akteurs, seiner Bewegung und die Wiedergabe sehr feiner dynamischer Details. Um den Schauspieler unter einer beliebigen Beleuchtung zu rendern, müssen auch die Reflektionseigenschaften jedes einzelnen Punktes modelliert werden. Diese Schritte, die gewöhnlich manuell von Berufsmodellierern durchgeführt werden, sind zeitaufwendig und beschwerlich.
In dieser These schlagen wir algorithmische Lösungen für einige der Probleme vor, die in der Entwicklung solch hochqualitativen Animationen entstehen. Erstens präsentieren wir einen neuartigen, räumlich-zeitlichen Ansatz um einen Avatar von Mehransicht-Videodaten einer bewegenden Person zu schaffen. Danach beschreiben wir einen videobasierten Modelierungsansatz mit Hilfe einer animierten Schablone eines menschlichen Körpers. Unter Zuhilfenahme einer handvoll synchronisierter Videoaufnahmen berechnen wir die dreidimensionale Abbildung, seine Bewegung und Reflektionseigenschaften der Oberfläche. Um sehr feine dynamische Details, wie Runzeln und Falten in der Kleidung zu den geometrischen Modellen hinzuzufügen, zeigen wir eine statistische Methode, die feinen Details der zeitlich variierenden Szenegeometrie passiv erfassen kann. Und schließlich zeigen wir eine Methode, die dichte 3D Korrespondenzen findet, um die strukturierte Abbildung und die zugehörige Bewegung aus einem Video zu extrahieren. Dies ermöglicht eine räumlich-zeitlich zusammenhängende Rekonstruktion von Oberflächenanimationen direkt aus Mehransicht-Videodaten.
Diese algorithmischen Lösungen können kombiniert eingesetzt werden, um eine Animationspipeline für die Erfassung, die Rekonstruktion und das Rendering von Animationen hoher Qualität aus Mehransicht-Videodaten zu ermöglichen. Sie können auch einzeln in einem System verwendet werden, das nach einer Lösung eines spezifischen algorithmischen Teilproblems verlangt. Das Ergebnis ist eine Modelbeschreibung, das realistisches Erscheinen von animierten virtuellen Schauspielern mit dynamischen Details von hoher Qualität unter verschiedenen Lichtverhältnissen ermöglicht
LumiGAN: Unconditional Generation of Relightable 3D Human Faces
Unsupervised learning of 3D human faces from unstructured 2D image data is an
active research area. While recent works have achieved an impressive level of
photorealism, they commonly lack control of lighting, which prevents the
generated assets from being deployed in novel environments. To this end, we
introduce LumiGAN, an unconditional Generative Adversarial Network (GAN) for 3D
human faces with a physically based lighting module that enables relighting
under novel illumination at inference time. Unlike prior work, LumiGAN can
create realistic shadow effects using an efficient visibility formulation that
is learned in a self-supervised manner. LumiGAN generates plausible physical
properties for relightable faces, including surface normals, diffuse albedo,
and specular tint without any ground truth data. In addition to relightability,
we demonstrate significantly improved geometry generation compared to
state-of-the-art non-relightable 3D GANs and notably better photorealism than
existing relightable GANs.Comment: Project page: https://boyangdeng.com/projects/lumiga
From Image-based Motion Analysis to Free-Viewpoint Video
The problems of capturing real-world scenes with cameras and automatically analyzing the visible motion have traditionally been in the focus of computer vision research. The photo-realistic rendition of dynamic real-world scenes, on the other hand, is a problem that has been investigated in the field of computer graphics. In this thesis, we demonstrate that the joint solution to all three of these problems enables the creation of powerful new tools that are benecial for both research disciplines. Analysis and rendition of real-world scenes with human actors are amongst the most challenging problems. In this thesis we present new algorithmic recipes to attack them. The dissertation consists of three parts: In part I, we present novel solutions to two fundamental problems of human motion analysis. Firstly, we demonstrate a novel hybrid approach for markerfree human motion capture from multiple video streams. Thereafter, a new algorithm for automatic non-intrusive estimation of kinematic body models of arbitrary moving subjects from video is detailed. In part II of the thesis, we demonstrate that a marker-free motion capture approach makes possible the model-based reconstruction of free-viewpoint videos of human actors from only a handful of video streams. The estimated 3D videos enable the photo-realistic real-time rendition of a dynamic scene from arbitrary novel viewpoints. Texture information from video is not only applied to generate a realistic surface appearance, but also to improve the precision of the motion estimation scheme. The commitment to a generic body model also allows us to reconstruct a time-varying reflectance description of an actor`s body surface which allows us to realistically render the free-viewpoint videos under arbitrary lighting conditions. A novel method to capture high-speed large scale motion using regular still cameras and the principle of multi-exposure photography is described in part III. The fundamental principles underlying the methods in this thesis are not only applicable to humans but to a much larger class of subjects. It is demonstrated that, in conjunction, our proposed algorithmic recipes serve as building blocks for the next generation of immersive 3D visual media.Die Entwicklung neuer Algorithmen zur optischen Erfassung und Analyse der
Bewegung in dynamischen Szenen ist einer der Forschungsschwerpunkte in der
computergestützten Bildverarbeitung. Während im maschinellen Bildverstehen
das Augenmerk auf der Extraktion von Informationen liegt, konzentriert sich die
Computergrafik auf das inverse Problem, die fotorealistische Darstellung bewegter Szenen. In jüngster Vergangenheit haben sich die beiden Disziplinen kontinuierlich angenähert, da es eine Vielzahl an herausfordernden wissenschaftlichen Fragestellungen gibt, die eine gemeinsame Lösung des Bilderfassungs-, des Bildanalyse- und des Bildsyntheseproblems verlangen.
Zwei der schwierigsten Probleme, welche für Forscher aus beiden Disziplinen
eine große Relevanz besitzen, sind die Analyse und die Synthese von dynamischen
Szenen, in denen Menschen im Mittelpunkt stehen. Im Rahmen dieser
Dissertation werden Verfahren vorgestellt, welche die optische Erfassung dieser
Art von Szenen, die automatische Analyse der Bewegungen und die realistische
neue Darstellung im Computer erlauben. Es wid deutlich werden, dass eine Integration
von Algorithmen zur Lösung dieser drei Probleme in ein Gesamtsystem
die Erzeugung völlig neuartiger dreidimensionaler Darstellungen von Menschen
in Bewegung ermöglicht. Die Dissertation ist in drei Teile gegliedert:
Teil I beginnt mit der Beschreibung des Entwurfs und des Baus eines Studios
zur zeitsynchronen Erfassung mehrerer Videobildströme. Die im Studio aufgezeichneten
Multivideosequenzen dienen als Eingabedaten für die im Rahmen
dieser Dissertation entwickelten videogestützten Bewegunsanalyseverfahren und
die Algorithmen zur Erzeugung dreidimensionaler Videos.
Im Anschluß daran werden zwei neu entwickelte Verfahren vorgestellt,
die Antworten auf zwei fundamentale Fragen in der optischen Erfassung
menschlicher Bewegung geben, die Messung von Bewegungsparametern und
die Erzeugung von kinematischen Skelettmodellen. Das erste Verfahren ist ein
hybrider Algorithmus zur markierungslosen optischen Messung von Bewegunsgparametern
aus Multivideodaten. Der Verzicht auf optische Markierungen
wird dadurch ermöglicht, dass zur Bewegungsanalyse sowohl aus den Bilddaten
rekonstruierte Volumenmodelle als auch leicht zu erfassende Körpermerkmale
verwendet werden. Das zweite Verfahren dient der automatischen Rekonstruktion
eines kinematischen Skelettmodells anhand von Multivideodaten. Der Algorithmus
benötigt weder optischen Markierungen in der Szene noch a priori
Informationen über die Körperstruktur, und ist in gleicher Form auf Menschen,
Tiere und Objekte anwendbar.
Das Thema das zweiten Teils dieser Arbeit ist ein modellbasiertes Verfahrenzur Rekonstruktion dreidimensionaler Videos von Menschen in Bewegung aus
nur wenigen zeitsynchronen Videoströmen. Der Betrachter kann die errechneten
3D Videos auf einem Computer in Echtzeit abspielen und dabei interaktiv
einen beliebigen virtuellen Blickpunkt auf die Geschehnisse einnehmen. Im
Zentrum unseres Ansatzes steht ein silhouettenbasierter Analyse-durch-Synthese
Algorithmus, der es ermöglicht, ohne optische Markierungen sowohl die Form
als auch die Bewegung eines Menschen zu erfassen. Durch die Berechnung
zeitveränderlicher Oberächentexturen aus den Videodaten ist gewährleistet,
dass eine Person aus jedem beliebigen Blickwinkel ein fotorealistisches Erscheinungsbild
besitzt. In einer ersten algorithmischen Erweiterung wird gezeigt, dass
die Texturinformation auch zur Verbesserung der Genauigkeit der Bewegunsgssch
ätzung eingesetzt werden kann. Zudem ist es durch die Verwendung eines
generischen Körpermodells möglich, nicht nur dynamische Texturen sondern
sogar dynamische Reektionseigenschaften der Körperoberäche zu messen.
Unser Reektionsmodell besteht aus einer parametrischen BRDF für jeden Texel
und einer dynamischen Normalenkarte für die gesamte Körperoberäche. Auf
diese Weise können 3D Videos auch unter völlig neuen simulierten Beleuchtungsbedingungen
realistisch wiedergegeben werden.
Teil III dieser Arbeit beschreibt ein neuartiges Verfahren zur optischen
Messung sehr schneller Bewegungen. Bisher erforderten optische Aufnahmen
von Hochgeschwindigkeitsbewegungen sehr teure Spezialkameras mit hohen
Bildraten. Im Gegensatz dazu verwendet die hier beschriebene Methode einfache
Digitalfotokameras und das Prinzip der Multiblitzfotograe. Es wird gezeigt, dass
mit Hilfe dieses Verfahrens sowohl die sehr schnelle artikulierte Handbewegung
des Werfers als auch die Flugparameter des Balls während eines Baseballpitches
gemessen werden können. Die hochgenau erfaßten Parameter ermöglichen es, die
gemessene Bewegung in völlig neuer Weise im Computer zu visualisieren.
Obgleich die in dieser Dissertation vorgestellten Verfahren vornehmlich der
Analyse und Darstellung menschlicher Bewegungen dienen, sind die grundlegenden
Prinzipien auch auf viele anderen Szenen anwendbar. Jeder der beschriebenen
Algorithmen löst zwar in erster Linie ein bestimmtes Teilproblem, aber in Ihrer
Gesamtheit können die Verfahren als Bausteine verstanden werden, welche die
nächste Generation interaktiver dreidimensionaler Medien ermöglichen werden
SPA: Sparse Photorealistic Animation using a single RGB-D camera
Photorealistic animation is a desirable technique for computer games and movie production. We propose a new method to synthesize plausible videos of human actors with new motions using a single cheap RGB-D camera. A small database is captured in a usual office environment, which happens only once for synthesizing different motions. We propose a markerless performance capture method using sparse deformation to obtain the geometry and pose of the actor for each time instance in the database. Then, we synthesize an animation video of the actor performing the new motion that is defined by the user. An adaptive model-guided texture synthesis method based on weighted low-rank matrix completion is proposed to be less sensitive to noise and outliers, which enables us to easily create photorealistic animation videos with new motions that are different from the motions in the database. Experimental results on the public dataset and our captured dataset have verified the effectiveness of the proposed method
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