연구진이 뉴럴 머티리얼 추출 방법인 NeuMatEx를 개발했어요. 이 방법은 복잡한 반사 및 산란 효과를 표현하는 뉴럴 머티리얼을 이미지로부터 추출합니다. LMRM(Large Material Reconstruction Model)을 활용하여 초기 색상과 뉴럴 머티리얼을 예측하고, 불확실성 가이드를 제공하여 최적화를 돕습니다.
NeuMatEx는 합성 데이터와 실제 자산에서 PBR 방식보다 시각적 품질이 우수한 복잡한 머티리얼을 추출합니다. LMRM 예측 불확실성은 조명 및 복잡한 반사 효과가 머티리얼에 포함되지 않도록 방지합니다.