IntrinsicAnythingは、学習拡散モデルを用いて材質復元プロセスを最適化する高度な画像逆レンダリング技術です。未知の静止光条件下で撮影された画像における物体材質復元の問題を解決します。本技術は、生成モデルによって材質の事前情報を学習し、レンダリング方程式を拡散反射項と鏡面反射項に分解し、既存の豊富な3D物体データを用いて訓練することで、逆レンダリング過程における曖昧性の問題を効果的に解決します。さらに、粗い段階から細かい段階へと進む訓練戦略を開発し、推定された材質を用いて拡散モデルに多視点整合性制約を与え、より安定で正確な結果を得ています。