1つ目のモジュールで、入力したRGB画像からアルファマットと前景を推定する。これらを2つ目のモジュールに提供し、表面形状とアルベド推定を行い、ピクセルごとの照明表現やライトマップを使用してレンダリングした外観の拡散反射と鏡面反射の成分をモデル化する。最後のモジュールでは、再照明の結果とアルファマット、新しい背景を合成し、新しい背景で再照明された人物画像を生成する。
データセットには、異なる視点を持つ64台のカメラと331個のLED光源を含むLight Stageでキャプチャーした70人のOLATデータ(同じ被写体において、異なる角度からの照明を1つずつ照らして撮影した画像群)を用いた。
実写画像を用いた実験では、この再照明モデルが、表面下の散乱や鏡面反射などを説得力を持って表現できることを実証し、人物画像の再照明に関する最先端の類似技術を上回ったという。
このシステムはフレーム単位で動作するため、動く被写体に対しても時間的に一貫した効果を発揮するが、リアルタイムに処理するにはまだ最適化の必要があるという。
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