Differentiable Inverse Rendering for Material Estimation (WiSe 2024/25)
Projektbeschreibung:
In diesem Projekt werden wir Differentiable Inverse Rendering (DIR) zum Zweck der Rekonstruktion von Materialeigenschaften von beobachteten Objekten anwenden. Dafür werden wir sowohl Experimente mit synthetischen als auch mit realen Daten durchführen, wobei wir mit einfachen Bedingungen beginnen und die Komplexität schrittweise erhöhen. So werden wir beispielsweise mit der Materialschätzung für Objekte mit bekannter Geometrie und homogenen Oberflächeneigenschaften beginnen und später zur Schätzung von räumlich variierenden BRDFs für Objekte mit unbekannter Geometrie übergehen.
Wir möchten Fragen wie diese beantworten:
Welche BRDF-Darstellungen sind differenzierbar und warum?
Was sind die Vor- und Nachteile verschiedener geometrischer Oberflächendarstellungen im Hinblick auf Differentiable Inverse Rendering?
Was ist der beste Kompromiss zwischen schnellem und realistischem (physikalisch basiertem) Rendering, um den Optimierungsprozess zu beschleunigen?
Voraussetzungen:
- erfolgreicher Abschluss eines Computergrafikkurses und eines Bildanalyse- oder Computer Vision-Kurses
- solide Programmierkenntnisse in C/C++ oder Python
- Motivation zur Teamarbeit