DiPIR
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Dipir
简介 :
DiPIR是多伦多AI实验室与NVIDIA Research共同研发的一种基于物理的方法,它通过从单张图片中恢复场景照明,使得虚拟物体能够逼真地插入到室内外场景中。该技术不仅能够优化材质和色调映射,还能自动调整以适应不同的环境,提高图像的真实感。
需求人群 :
目标受众为图像合成、虚拟现实和增强现实领域的专业人士和研究人员。DiPIR技术能够帮助他们更高效地创建逼真的图像和视频,提高工作效率和产品质量。
总访问量: 206.7K
占比最多地区: US(31.42%)
本站浏览量 : 55.5K
使用场景
在Waymo户外驾驶场景中插入虚拟汽车并优化照明效果
使用室内HDRI全景图作为背景,插入虚拟装饰品并进行材质和色调映射优化
在动态场景中动画化虚拟物体或移动物体位置,以创建更加逼真的视觉效果
产品特色
从单张图片中恢复场景照明
实现虚拟物体在室内外场景中的逼真合成
自动材质和色调映射优化
支持单帧或视频的虚拟物体合成
通过个性化扩散模型引导物理基础逆渲染过程
使用不同背景图像进行评估,如Waymo户外驾驶场景和室内HDRI全景图
通过扩散引导的照明优化过程,提高虚拟物体插入的准确性
使用教程
1. 准备一张目标背景图像,可以是室内外场景。
2. 选择或创建一个虚拟物体模型,并将其放置在场景中。
3. 使用DiPIR模型从背景图像中恢复场景照明。
4. 根据恢复的照明效果,调整虚拟物体的材质和色调映射参数。
5. 利用DiPIR的扩散引导逆渲染技术,优化虚拟物体在场景中的合成效果。
6. 评估合成结果,并根据需要进行进一步的调整和优化。
7. 完成合成后,导出最终的图像或视频。
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