URHand es el primer modelo de mano de iluminación generalizada capaz de generalizar entre diferentes perspectivas, posturas, iluminaciones e identidades. El modelo puede personalizarse con pocas imágenes tomadas con un teléfono móvil y permite un renderizado realista en nuevas condiciones de iluminación. Basándonos en la iluminación de imágenes de manos multiperspectivas mediante redes neuronales, hemos construido una potente priorización de iluminación generalizada. Proponemos un renderizador neuronal que emplea un modelo de iluminación lineal espacialmente variante, utilizando sombras inspiradas en la física como características de entrada. Al eliminar las activaciones y sesgos no lineales, nuestro modelo de iluminación de diseño específico mantiene explícitamente la linealidad de la transmisión de luz. También hemos introducido el aprendizaje conjunto de un modelo físico y un modelo de iluminación neuronal para mejorar aún más la fidelidad y el rendimiento de generalización. Numerosos experimentos demuestran que nuestro método supera a los métodos existentes en cuanto a calidad y capacidad de generalización. También mostramos cómo personalizar rápidamente identidades no vistas a partir de imágenes de teléfonos móviles.