URHandは、異なる視点、姿勢、照明、アイデンティティ間で汎化可能な、初の汎用光照ハンドモデルです。このモデルは、携帯電話で撮影した画像を用いて少量の撮影によるパーソナライズが可能であり、新しい照明条件下でリアルなレンダリングを実現できます。ニューラルネットワークによる多視点ハンド画像の照明に基づき、強力な汎用光照事前知識を構築しました。空間的に変化する線形照明モデルを採用し、物理学に基づいた陰影を入力特徴量として用いるニューラルレンダラーを提案します。非線形活性化関数とバイアスを除去することで、独自設計の照明モデルは光伝達の線形性を明確に維持しています。さらに、物理ベースのモデルとニューラル照明モデルの連携学習を取り入れることで、忠実度と汎化性能を向上させています。数多くの実験により、本手法は既存の手法を質と汎化能力の両方において凌駕することが示されました。また、これまで見たことのないアイデンティティに対して、携帯電話から迅速にパーソナライズする方法も示しています。