Un enfoque de difusión para la reiluminación de campos de radiancia mediante síntesis multiiluminación

Método de reiluminación de campos de radiancia utilizando la síntesis de múltiples iluminaciones.

Producto ComúnImagenGráficos por computadoraProcesamiento de imágenes

Este método crea campos de radiancia reiluminables utilizando conocimientos previos extraídos de modelos de difusión 2D de imágenes. Transforma datos multivista capturados bajo una sola iluminación en un conjunto de datos con múltiples efectos de iluminación, representando el campo de radiancia reiluminable mediante splats gaussianos 3D. No depende de geometrías precisas ni normales superficiales, lo que lo hace adecuado para escenas complejas con geometrías y BRDF de reflexión intrincadas.

Un enfoque de difusión para la reiluminación de campos de radiancia mediante síntesis multiiluminación

Mejora de datos de iluminación única a múltiples iluminaciones utilizando modelos de difusión 2D.
Red neuronal 2D de reiluminación con control directo de la dirección de la luz.
Creación de un campo de radiancia reiluminable que tiene en cuenta la inexactitud de las imágenes de entrada de reiluminación sintética.
Optimización de vectores propios auxiliares para cada imagen para forzar la consistencia multivista.
Parametrización de la dirección de la luz mediante un perceptrón multicapa para controlar la iluminación de baja frecuencia.
Comparación con técnicas como Outcast
Gaussianas 3D reiluminables y TensoIR
demostrando sus ventajas en el tratamiento de escenas complejas.

Esta tecnología se dirige a investigadores y desarrolladores en el campo de los gráficos por computadora
especialmente aquellos especializados en procesamiento de imágenes
modelado 3D y efectos visuales. Ofrece un método innovador para procesar y mejorar los efectos de iluminación en escenas 3D
crucial para la creación de efectos visuales y animaciones realistas.

En la producción cinematográfica
para crear efectos de iluminación realistas en escenas 3D.
En el desarrollo de realidad virtual y videojuegos
para mejorar los efectos visuales de entornos virtuales.
En la visualización arquitectónica

Paso 1: Preparar un conjunto de datos multivista bajo condiciones de iluminación única.
Paso 2: Mejorar el conjunto de datos con múltiples iluminaciones utilizando un modelo de difusión 2D.
Paso 3: Entrenar una red neuronal 2D de reiluminación utilizando los datos mejorados.
Paso 4: Aplicar la red neuronal entrenada a los datos de iluminación única para generar un conjunto de datos con múltiples iluminaciones.
Paso 5: Crear un campo de radiancia representado por splats gaussianos 3D utilizando el conjunto de datos con múltiples iluminaciones.

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Shapen — Convierte imágenes en modelos 3D para renderizado, animación o impresión 3D.

IC-Light V2-Vary — Herramienta de edición de iluminación con IA que permite ajustar de forma flexible la posición e intensidad de las fuentes de luz.

World Labs — Construye modelos mundiales a gran escala para percibir, generar e interactuar con el mundo 3D.

SF3D — Genera rápidamente modelos 3D con texturas

CharacterGen — Genera modelos 3D de personajes a partir de una sola imagen

Unique3D — Genera modelos de malla 3D de alta calidad a partir de una sola imagen

CAT3D — Crea escenas 3D a partir de imágenes multiperspectivas

IntrinsicAnything — Un método avanzado de aprendizaje previo de difusión para renderizado inverso, capaz de recuperar la textura de objetos a partir de cualquier imagen y lograr la reiluminación de imágenes de vista única.

InstantMesh — Marco de generación de mallas 3D de alta eficiencia

CRM — CRM es un modelo de reconstrucción convolucional de alta fidelidad que genera mallas de textura 3D a partir de una sola imagen.

AnimatableDreamer — Marco para la generación y reconstrucción de modelos 3D no rígidos animables a partir de texto.

GauHuman — GauHuman es un modelo 3D de cuerpo humano entrenado rápidamente y renderizado en tiempo real mediante difusión gaussiana.

Paint3D — Crea imágenes 3D a partir de un modelo de difusión de textura sin iluminación.

Kirin — Herramienta de modelado y renderizado 3D

Dopepics — Transforma fotos comunes en una experiencia visual excepcional.

HunyuanVideo-I2V — HunyuanVideo-I2V es un framework de generación de imagen a video basado en HunyuanVideo, desarrollado por Tencent.

UniTok — UniTok es un tokenizador visual unificado para la generación y comprensión visual.

Funes — Funes es un museo online dedicado a recopilar, preservar y mostrar modelos 3D de la arquitectura humana.

Wan — Wan es un modelo de generación de video visualmente avanzado desarrollado por el laboratorio Tongyi de Alibaba, capaz de generar videos basados en texto, imágenes y otras señales.

VisionAgent — VisionAgent es una biblioteca para generar código que resuelve tareas de visión, compatible con múltiples proveedores de LLM.

Ilumina-Vídeo — Ilumina-Vídeo es una tecnología de reiluminación de vídeo que no requiere entrenamiento, que logra un efecto de reiluminación de vídeo suave mediante la fusión de iluminación progresiva.

Generador de Fotos de Perfil con IA — Generador de fotos de perfil con IA gratuito en línea. Convierte fotos comunes en retratos profesionales de alta calidad.

Animate Anyone 2 — Animate Anyone 2 es una herramienta de generación de animaciones de imágenes de personajes de alta fidelidad que admite la adaptación al entorno.

VisoMaster — Potente software de edición y reemplazo de vídeo que utiliza la tecnología de IA para lograr resultados naturales.

Genime AI — Genime AI es una herramienta enfocada en la generación y edición de animaciones, que ofrece funciones como la conversión de imagen a 3D y la creación de animaciones intermedias.

VideoJAM — VideoJAM es un marco para mejorar la coherencia del movimiento en modelos de generación de video.

MatAnyone — MatAnyone es un marco de rotoscopia de vídeo estable con objetivo específico, adecuado para fondos complejos.

leapfusion-hunyuan-image2video — Una novedosa tecnología de muestreo de imagen a vídeo, basada en el modelo Hunyuan para generar vídeos de alta calidad.

SmolVLM-256M-Instruct — SmolVLM-256M es el modelo multimodal más pequeño del mundo, capaz de procesar de manera eficiente entradas de imagen y texto y generar salidas de texto.