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Beeble AI和纽约大学一起发布的论文，支持一非常低的成本让人物同虚拟环境的光照相融合，效果看起来非常好。 他们最新的模型还支持从图片和视频中提取非常丰富的深度信息，可以从单个图像中提取反照率、法线、深度、粗糙度、镜面反射和照明等信息。 论文简介： 我们提出了一种新的人像重照明技术一种融合物理指导架构和预训练框架的协同设计方法。这种方法基于库克-托伦斯(Cook-Torrance)反射模型，我们精心设计了架构，从而能够精准地模拟光线与物体表面的交互效果。 此外，为了解决高质量光源数据稀缺的问题，我们还开发了一种自我监督的预训练策略。通过这种结合了精确物理建模和扩展训练数据集的创新方法，我们为提高重照明效果的真实感设定了新的标准。 论文地址：