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DiffusionLight是一項利用擴散模型在單張輸入影象中估算照明效果的技術。它利用訓練好的Stable Diffusion XL模型繪製一個鏡面反射球,然後將球體展開得到全景照明圖。該技術解決了現有基於神經網路的方法依賴有限HDR全景資料集導致在真實複雜場景下效果不佳的問題。關鍵創新在於發現了擴散噪聲圖和鏡面反射球生成質量之間的關係,迭代生成高質量鏡面球;以及透過LoRA 進行多曝光訓練,使LDR模型也可以輸出HDR格式。該技術可產生逼真的照明估計,特別適用於野外場景。
需求人群：
["室內外環境建模和渲染","影象編輯後合成效果調整","人像照片美化","3D物體插入現實圖片"]
使用場景示例：
輸入一張室內簡約風格的照片,利用DiffusionLight預測鏡面反射球,再根據球體製作照明貼圖,實現室內場景3D模型的逼真渲染效果
輸入一張馬克杯的特寫照片,利用DiffusionLight預測照明效果,再進行色調調整層疊,使杯子更加透明俏皮
輸入一張正面半身像,利用DiffusionLight預測環境光照,再進行輪廓柔化,實現自然唯美的人像照片風格
產品特色：
利用Stable Diffusion模型進行鏡面反射球繪製
控制初始噪聲圖提升生成一致性
適用於室內外、人像等各種場景
LoRA訓練進行多曝光合成,輸出HDR格式
與傳統方法相比魯棒性更強