LUMINET: Слияние Латентных Интринсиков и Моделей Диффузии для Переноса Освещения в Внутренних Сценах

Перенос условий освещения между внутренними сценами имеет множество приложений в кинематографии, архитектурной визуализации и смешанной реальности. Несмотря на недавние достижения в области нейронной рендеринга, перенос освещения между различными изображениями остается сложной задачей из-за сложного взаимодействия геометрии сцены, материалов и освещения. Основная проблема заключается в том, что свет в сценах не может просто появляться, он должен исходить от источников света, что требует глубокого понимания этих источников в сцене.

В данной статье мы рассмотрим LUMINET — новейшую архитектуру, которая использует генеративные модели и латентные интраинсические представления для эффективного переноса освещения. Мы обсудим ключевые аспекты работы LUMINET, его архитектуру, процесс обучения и результаты, подтверждающие его эффективность.

Основные Концепции

Латентные Интринсики

Латентные интраинсики представляют собой скрытые представления, которые позволяют разделить освещение и геометрию сцены. Это позволяет модели более эффективно обрабатывать сложные эффекты освещения, такие как отражения, блики и тени, без необходимости в явной 3D-реконструкции сцены. LUMINET использует эти представления для синтеза изображений, которые сохраняют геометрию и альбедо исходного изображения, одновременно перенаправляя световые характеристики из целевого изображения.

Модели Диффузии

Модели диффузии — это мощный инструмент в области генеративного моделирования, который позволяет создавать изображения на основе условных входных данных. В контексте LUMINET, модифицированная версия ControlNet обрабатывает как латентные интраинсические свойства из исходного изображения, так и латентные экстраинсические свойства из целевого изображения. Это позволяет LUMINET эффективно выполнять перенос освещения, сохраняя при этом детали сцены.

Архитектура LUMINET

Архитектура LUMINET состоит из нескольких ключевых компонентов:

1. Латентный Интринсический Кодировщик: Этот компонент отвечает за извлечение латентных интраинсических характеристик из исходного изображения. Он использует предварительно обученную модель для разделения изображения на инвариантные к освещению и зависимые от освещения компоненты.

2. ControlNet: Модифицированный ControlNet работает в латентном пространстве, что позволяет более эффективно управлять переносом освещения. Он использует перекрестное внимание для интеграции экстраинсических свойств из целевого изображения.

3. Адаптор (MLP): Этот компонент преобразует низкоразмерный латентный вектор экстраинсического освещения в высокоразмерный код, который интегрируется в предобученную модель диффузии.

Процесс Обучения

Обучение LUMINET включает в себя два ключевых этапа:

1. Подготовка Данных: Для обучения модели требуется набор пар изображений, которые представляют одну и ту же сцену при различных условиях освещения. Это может быть достигнуто с помощью вариационного синтетического генератора сцен, который создает разнообразные изображения с различными освещениями.

2. Обучение Модели: Модель обучается на основе латентных интраинсических представлений, извлеченных из пар изображений. Она оптимизирует параметры, чтобы минимизировать различия между сгенерированными изображениями и целевыми изображениями.

Результаты

Эксперименты с использованием LUMINET показывают, что метод успешно переносит сложные эффекты освещения, включая блики и непрямое освещение, между сценами с различными пространственными раскладками и свойствами материалов. Результаты демонстрируют, что LUMINET превосходит существующие методы, требуя только одно изображение в качестве входных данных.

Примеры Применения

На примере изображений, представленных в статье, можно увидеть, как LUMINET трансформирует сцену с ночного освещения на дневное, сохраняя при этом геометрию и альбедо исходного изображения. Модель показывает способность управлять как прямыми, так и непрямыми эффектами освещения, включая отражения, блики и размещение теней.

Заключение

LUMINET представляет собой значительный шаг вперед в области переноса освещения для внутренних сцен. Используя латентные интраинсические представления и мощные модели диффузии, LUMINET достигает высококачественного переноса освещения без необходимости в сложной 3D-реконструкции. Это открывает новые горизонты для применения в различных областях, включая кино, архитектуру и виртуальную реальность.

В будущем стоит рассмотреть возможность адаптации LUMINET для динамических сцен и оптимизации для реальных приложений, что может значительно расширить его функциональность и область применения.