End-to-end Surface Optimization for Light Control

本文提出了一种端到端的光学表面网格优化策略，旨在设计自由曲面以反射或折射光线以达到目标分布，这是一个具有挑战性的反演问题。我们的公式利用了一种新颖的可微分渲染模型，并直接由结果光分布与目标分布之间的差异驱动。我们还强制执行与制造要求相关的几何约束，以便于设计表面的数控铣削和抛光。为了解决局部极小值问题，我们在当前网格和目标分布之间制定了一个基于面的最优输运问题，从而对表面形状进行有效的大规模更改。我们的最优输运更新和渲染引导优化的组合产生了一个光学表面设计，其结果图像与目标非常相似，而我们优化中的制造约束有助于确保渲染模型和最终物理结果之间的一致性。我们的算法的有效性通过使用模拟渲染和物理原型演示了各种目标图像。

本论文旨在解决设计自由曲面以反射或折射光线以实现目标分布的挑战性问题。

论文提出了一种端到端的优化策略，利用可微分的渲染模型，并直接受到结果光分布与目标分布之间的差异的驱动。同时，通过施加与制造要求相关的几何约束，以便于设计表面的CNC铣削和抛光。为了解决局部最小值的问题，论文提出了一个面向面的最优传输问题，以在当前网格和目标分布之间进行大规模的表面形状变化。

论文的优化策略在多个目标图像上进行了演示，并使用模拟渲染和物理原型进行了验证。论文中使用的渲染模型是可微分的，这为优化提供了更多的灵活性。此外，论文中还施加了制造约束，以确保最终的物理结果与渲染模型的一致性。

最近的相关研究包括：'Learning to Optimize'、'Differentiable Rendering'、'Differentiable Physics'等。