NTIRE 2026 第3回 Restore Any Image Model（RAIM）チャレンジ：動的シーンにおける多重露光画像フュージョン（トラック2）

要旨: 本論文は、動的シーンにおける多重露光画像融合のための、第3回「任意の画像を復元するモデル（RAIM）」チャレンジであるNTIRE 2026を提示する。シーンの動き、照明の変動、そして手持ちカメラのジャイタにより、露光ブラケットを融合しなければならない、実用的でありながら難しいHDR撮像の状況を対象としたベンチマークを導入する。チャレンジデータには、7つの露光レベルを含む100の学習シーケンスと、5つの露光レベルを含む100のテストシーケンスが含まれており、現実世界で頻繁に位置ずれやゴーストのアーティファクトを引き起こす状況を反映している。投稿結果は、PSNR、SSIM、LPIPSから導出されるリーダーボードスコアで評価されると同時に、最終レビューでは知覚品質、効率、再現性も考慮する。このトラックには114の参加チームが集まり、987件の投稿が寄せられた。優勝手法は、多重露光融合におけるアーティファクトの除去能力と微細なディテールの復元能力を大幅に向上させた。各チームのデータセットおよびコードはリポジトリ: https://github.com/qulishen/RAIM-HDR にて確認できる。