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A Diffusion Approach To Radiance Field Relighting Using Multi Illumination Synthesis
A Diffusion Approach To Radiance Field Relighting Using Multi Illumination Synthesis
该技术的目标受众是计算机图形学领域的研究人员和开发者，尤其是那些专注于图像处理、3D建模和视觉效果的专业人士。它提供了一种创新的方法来处理和增强3D场景的照明效果，这对于创建逼真的视觉效果和动画至关重要。
AI图像生成AI图像编辑#计算机图形学#图像处理#3D建模#视觉效果普通产品商用
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简介
这是一种通过利用从2D图像扩散模型提取的先验来创建可重新照明的辐射场的方法。该方法能够将单照明条件下捕获的多视图数据转换为具有多照明效果的数据集，并通过3D高斯splats表示可重新照明的辐射场。这种方法不依赖于精确的几何形状和表面法线，因此更适合处理具有复杂几何形状和反射BRDF的杂乱场景。
截图
产品特色
利用2D扩散模型对单照明数据进行多照明增强
直接控制光照方向的2D重新照明神经网络
创建考虑合成重新照明输入图像不准确性的可重新照明辐射场
优化每个图像的辅助特征向量以强制执行多视图一致性
使用多层感知器参数化光方向以控制低频照明
与Outcast、Relightable 3D Gaussians和TensoIR等技术进行比较，展示其在处理复杂场景方面的优势
使用教程
步骤1: 准备单照明条件下的多视图数据集
步骤2: 使用2D扩散模型对数据集进行多照明增强
步骤3: 利用增强后的数据训练2D重新照明神经网络
步骤4: 将训练好的网络应用于单照明数据，生成多照明数据集
步骤5: 利用多照明数据集创建3D高斯splats表示的辐射场
步骤6: 通过优化每个图像的辅助特征向量，确保多视图一致性
步骤7: 使用多层感知器参数化光方向，实现低频照明的直接控制
步骤8: 将最终的辐射场应用于目标场景，进行重新照明
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