OmniSR: 직조광과 간접조광 하에서 그림자 제거

그림자는 직접 조명과 간접 조명 모두에서 발생할 수 있습니다. 현재 대부분의 그림자 제거 연구는 직접 조명으로 인한 그림자에 초점을 맞추고 있지만, 특히 실내 장면에서는 간접 조명으로 인한 그림자도 매우 흔합니다. 간접 조명에서 발생하는 그림자를 제거하는 데 있어 주요 과제는 그림자가 없는 이미지를 얻어 그림자 제거 네트워크를 훈련시키는 것입니다. 이 문제를 해결하기 위해, 우리는 직접 조명과 간접 조명 하에서 그림자가 있는 이미지와 그림자가 없는 이미지를 생성하기 위한 새로운 렌더링 파이프라인을 제안하며, 다양한 물체 유형과 조명 상태를 포함하는 30,000개 이상의 이미지 쌍을 담은 포괄적인 합성 데이터셋을 구축하였습니다. 또한, 의미론적 및 기하학적 사전 정보를 연결(concatenation) 및 주의(attention) 메커니즘을 통해 명시적으로 통합하는 혁신적인 그림자 제거 네트워크를 제안합니다. 실험 결과, 우리의 방법은 최신의 그림자 제거 기술보다 우수하며, 다양한 조명 상태 하에서 실내와 실외 장면에 효과적으로 일반화될 수 있으며, 이로써 그림자 제거 방법의 전반적인 효율성과 적용성을 향상시킵니다.