Meta为实时渲染参数化3D手部模型提出神经重照明框架
手部模型的有效神经网络重照明
（映维网Nweon 2023年05月16日）近年来，神经渲染方法显著提高了人脸渲染真实感。相关方法使用深度神经网络对人类皮肤上的光传输进行建模，通过重建真实图像直接再现物理效应，如亚表面散射。然而，尽管神经重照明取得了成功，但将这种方法扩展到可动画化手部模型带来了一个独特的挑战：跨关节的泛化。
与人脸不同，手存在一系列的关节，单个关节的状态会影响所有子关节。所以，即便是单个人体都会出现极其多样化的形状变化。姿势的变化会极大地影响手的外观，产生皱纹、投射阴影，并在较远区域相互反射。渲染所述效果具有挑战性，因为很难获得照片真实感所需的足够精确的几何体和材质属性。
同时，要达到足够精确的路径跟踪需要耗费大量的计算成本。使用简化的几何和外观模型（如线性混合蒙皮和减少的材质模型）可以加快计算速度，但渲染逼真度会明显降低。到目前为止，具有全局照明效果的可动画手部的实时真实感渲染依然是一个有待解决的问题。
在名为《RelightableHands: Efficient Neural Relighting of Articulated Hand Models》的研究论文中，Meta和卡内基梅隆大学的研究人员希望以图片真实感渲染能够在新颖照明环境中使用新颖姿势进行动画设置，并支持渲染双手交互的个性化手部模型。
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