weixin_43357695的博客

ICLR 2025满分论文技术背景：基于扩散的图像生成器用于光照协调和编辑现有技术面临保持图像细节和固有属性的挑战创新方法：提出ICLight（一致光线传输）方法基于物体在不同光照条件下外观线性混合的物理原理主要优势：可处理大规模数据（>1000万）支持多种数据类型（真实场景、渲染样本等）兼容强大的模型架构（SDXL、Flux等）关键成果：实现稳定可扩展的光照学习只改变图像光照，保持其他属性不变减少不确定性和伪影（如材质不匹配）

给定未知空间变化的光照下的多个图像，可以直接恢复出非凸的、非朗伯曲面的详细表面法线。SDM-UniPS，一个开创性的可扩展、详细、无掩码和通用光度立体网络。可以恢复惊人的复杂表面法线贴图，与3D扫描仪的质量相媲美，即使图像是在不受控制的环境中未知的、空间变化的照明条件下捕获的。

定制和富有表现力的3D角色的需求越来越大，但传统的计算机图形学手动创建创建是昂贵的。提出了一个名为 Make-A-Character (Mach) 的用户友好的框架，以从文本描述中创建类似生命的 3D 化身。该框架利用大型语言模型的强大功能进行文本意图理解和中间图像生成，然后是一系列面向人类的视觉感知和 3D 生成模块。两分钟左右生成、可以和现有CG管道集成、可支持动画驱动。