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subsurface scattering
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新的自监督学习方法使用最少数据进行地下散射
研究人员开发了一个新颖的自监督学习框架，旨在用最少输入数据来理解地下散射（SSS）光传输。该方法利用立体投影仪-相机设置，每视图仅捕获八张高频相位偏移轮廓测量（PSP）图像来预训练编码器。这种方法学习可泛化的SSS表示，可有效地应用于重新照明和材质属性评估等下游任务，以显著少于先前技术的图像数量实现高保真重建。
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新方法从RGB反照率渲染逼真的皮肤散射
研究人员开发了一种新颖的光谱光学反演方法，用于渲染皮肤中的次表面散射。这个新框架可以从单一的RGB漫反射率预测全光谱皮肤散射参数，超越了当前需要大量人工劳动且散射剖面不准确的方法。该方法利用混合介质表示和训练过的神经解码器将RGB反照率映射到光学特性，从而在路径追踪中实现更逼真的皮肤渲染。
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神经网络学习次表面散射以实现逼真的物体重照明
研究人员开发了一种新颖的方法来获取和表示物体中光传输的次表面散射特性。该技术利用U-Net卷积神经网络（CNN）从3D扫描数据中学习像素足迹响应。通过采用具有相位偏移轮廓测量图案的立体投影仪-相机设置，系统捕获详细的散射数据，从而能够用任意高分辨率图案对物体进行逼真的重照明。