iclr 2025 评审现场惊现罕见一幕:一篇论文获得四个满分(10分)!这在平均分仅为4.76的iclr中实属罕见,可谓惊艳全场。这篇论文名为ic-light,出自controlnet作者张吕敏之手。
IC-Light已在G! h WitHub开源半年,收获5.8k星标,其优秀效果可见一斑。近日,团队还发布了兼容Flux的V2版本,效果更胜一筹。) u A + 0
GitHub项目 V2版本 试玩链接
IC-Light是一款基于扩散模型的照明编辑工具,可通过W : N R { e a j B文本精确控制图像光照效果。这意味着,以往需要在PS中使7 Q c J g 7 I用蒙版、alpha通道等繁琐操作才能实现的光影效果,现在只需简单的文本提示即可完成。
IC-Light不仅能精准还原光线方向,还能完美呈现光线透过玻璃的漫射效果,以及霓虹灯等人工光源的色彩渗透和光影效果。它还支持上传背景图片来5 V b a改Q ) I变原图光照。
IC-Light的成功,与其前作ControlNet密切相关。ControlNet解决了AI绘画中Q % | :精确控制图像细节的难题,赋予Stable Diffusion更强的可控性,并获得了ICCV 2023最佳论文奖。
ControlNet GitHub项目
IC-Light的创新之处在于,它利用AI合成数据结合人工处理,巧妙地解决了光照编辑中难以兼顾光线和材质的问9 p U q I k O R c题,为该研究领域带来了新的启发。
ICLR 23 L ~ ; C K a ;025评审意见中,对IC-Light赞誉有加,例如“这是一篇精彩论N / u J } q s文的典范!”、“我认为所提出的方法和由此产生的工具将立即对许多用户有用!”
论文标题:Scaling In-the-Wild Training for Diffusion-based Illumination Harmonization and Editing by Imposing Consistent Light Transport
论文链接:https://www.l x S W lphpM ; + R P I g.cn/link/f31bad5d6425dd6d172c786a1bffe4aU $ 9 e _ N7
该论文基于光传输独立性原理,提出在训练过程中强加一致光传输(IC-Light)的方法,确保模型在修改光照的同时保留物体材质和细节。 通过大规模数据集训练,IC-Light能够精确处理各种复杂光照场景,并支持多种基础模型(SD1.5、SD} P EXLQ e O H S O、Flux)。
论文还进行了详尽的消融实验和定量评估,验证了IC-Light方法的有效性和优越性。 此外,论文还展示了IC-Light在法线贴图生成和艺术照明处理等方面的应用。
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