DiPIRは、仮想物を現実のシーンにシームレスに挿入するという技術的課題を解決することを目的とした革新的な技術です。大規模拡散モデルと物理ベースの逆レンダリングプロセスを組み合わせることで、単一の画像からシーンの照明情報を正確に復元し、仮想物体と環境の自然な融合を実現します。DiPIRのワークフローには、仮想3Dシーンの構築、物体と環境の相互作用のシミュレーション、拡散モデルによる照明条件の最適化が含まれており、生成された画像が現実のシーンに適合することを保証します。その利点は幅広い適用性であり、さまざまな照明条件のシーンに適用でき、写実的な画像を生成します。

研究チームは、より簡単な方法であるIllumiNeRFを提案しました。まず、照明条件の影響を受けた画像拡散モデルを用いて各入力画像を再照明し、次にこれらの再照明済みの画像を用いてニューラル放射場（NeRF）を再構築することで、目標照明下での新しい視点からのレンダリングを実現します。この戦略は驚くほど競争力があり、複数の再照明ベンチマークで最先端の結果を達成したことを実証しました。