IntrinsicAnything est une technique de rendu inverse d'image avancée qui optimise le processus de restauration de la texture grâce à l'apprentissage de modèles de diffusion. Elle résout le problème de la restauration de la texture des objets dans des images capturées dans des conditions d'éclairage statique inconnues. Cette technique apprend a priori les textures grâce à un modèle génératif, décompose l'équation de rendu en termes de diffusion et de réflexion spéculaire, utilise les données 3D existantes pour l'entraînement et résout efficacement les problèmes d'ambiguïté inhérents au processus de rendu inverse. De plus, elle développe une stratégie d'entraînement progressive (de grossier à fin), utilisant la texture estimée pour guider le modèle de diffusion et générer des contraintes de cohérence multi-vues, afin d'obtenir des résultats plus stables et précis.