CSS站长资源（ChinaZ.com）3月4日 消息:近日，纽约Beeble AI与纽约大学联手发布了一项新的大学的人研究成果，一种创新的合作人像重照明技术。这项技术能够在非常低的发布成本下，将人物与虚拟环境的创新光照完美融合，效果令人印象深刻。像重

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2402.18848.pdf

这项技术的照明关键在于他们提出的新模型，该模型能够从图片和视频中提取出丰富的技术深度信息，包括反照率、纽约法线、大学的人深度、合作粗糙度、发布镜面反射和照明等信息，创新这一切都可以从单个图像中提取出来。像重

他们的照明研究论文详细介绍了这项技术。他们提出了一种全新的人像重照明技术，这是一种融合物理指导架构和预训练框架的协同设计方法。这种方法基于库克-托伦斯（Cook-Torrance）反射模型，他们精心设计了架构，从而能够精准地模拟光线与物体表面的交互效果。

为了解决高质量光源数据稀缺的问题，他们还开发了一种自我监督的预训练策略。这种结合了精确物理建模和扩展训练数据集的创新方法，使得他们的人像重照明技术在真实感上达到了新的高度。

总的来说，Beeble AI和纽约大学的合作，为我们带来了一种新的人像重照明技术，这种技术不仅成本低廉，而且效果出色，为未来的图像处理和虚拟现实技术开辟了新的可能性。

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