Yesnt: Are Diffusion Relighting Models Ready for Capture Stage Compositing? A Hybrid Alternative to Bridge the Gap

📄 arXiv: 2510.23494v1 📥 PDF

作者: Elisabeth Jüttner, Leona Krath, Stefan Korfhage, Hannah Dröge, Matthias B. Hullin, Markus Plack

分类: cs.CV, cs.GR

发布日期: 2025-10-27

💡 一句话要点

提出混合框架Yesnt，提升扩散模型在动态体积视频光照重构中的时序稳定性

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 体积视频 光照重构 扩散模型 时序稳定性 物理渲染

📋 核心要点

  1. 现有体积视频光照重构方法在时序稳定性和生成质量上存在不足，难以满足实际生产需求。
  2. 该论文提出一种混合框架，结合扩散模型材质先验、时序正则化和物理渲染，提升时序一致性。
  3. 实验表明，该混合策略在时序稳定性上优于纯扩散方法，并能处理更长的视频序列。

📝 摘要（中文）

体积视频光照重构对于将捕获的表演融入虚拟世界至关重要，但现有方法难以提供时间上稳定的、可用于生产的结果。基于扩散的本征分解方法在单帧上表现出潜力，但扩展到序列时会受到随机噪声和不稳定性的影响，而视频扩散模型则受到内存和规模的限制。我们提出了一种混合光照重构框架，该框架将扩散模型导出的材质先验与时间正则化和物理驱动的渲染相结合。我们的方法使用光流引导的正则化，将每帧材质属性的多个随机估计聚合为时间上一致的着色分量。对于阴影和反射等间接效果，我们从高斯不透明度场中提取网格代理，并在标准图形渲染管线中渲染它。在真实和合成捕获上的实验表明，与纯扩散基线相比，这种混合策略在序列中实现了明显更稳定的光照重构，同时扩展到视频扩散可行的剪辑长度之外。这些结果表明，平衡学习先验和物理约束的混合方法是朝着可用于生产的体积视频光照重构迈出的实际一步。

🔬 方法详解

问题定义：现有体积视频光照重构方法，特别是基于扩散模型的方法，在处理视频序列时存在时序不稳定性问题。单帧扩散模型的结果在帧与帧之间不一致，导致视频闪烁。而直接使用视频扩散模型则面临内存和计算资源的限制，难以处理较长的视频序列。因此，需要一种既能利用扩散模型强大的单帧重建能力，又能保证时序稳定性的方法。

核心思路：该论文的核心思路是结合扩散模型提供的材质先验信息，以及传统图形渲染管线的物理约束和时序正则化方法。通过将扩散模型估计的材质属性进行时序平滑，并利用物理渲染管线处理间接光照效果，从而在保证重建质量的同时，提高时序稳定性。

技术框架：该方法包含以下几个主要阶段： 1. 扩散模型本征分解：使用扩散模型对每一帧进行本征分解，估计材质属性（例如反照率和法线）。 2. 时序正则化：利用光流信息，对相邻帧的材质属性进行对齐和融合，从而提高时序一致性。 3. 物理渲染：从高斯不透明度场中提取网格代理，并在标准图形渲染管线中渲染，以生成阴影和反射等间接光照效果。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将扩散模型和传统图形渲染管线相结合，利用各自的优势。扩散模型提供强大的单帧重建能力，而图形渲染管线提供物理约束和高效的渲染能力。通过这种混合方法，可以克服纯扩散模型在时序稳定性和计算资源方面的限制。

关键设计： * 光流引导的时序正则化：使用光流信息将相邻帧的材质属性对齐，并使用加权平均或其他时序滤波方法进行融合，以减少帧间抖动。 * 高斯不透明度场网格提取：使用Marching Cubes等算法从高斯不透明度场中提取网格代理，用于物理渲染。 * 损失函数：可能包含重建损失、时序一致性损失等，用于优化扩散模型和时序正则化参数。

📊 实验亮点

实验结果表明，该混合方法在时序稳定性方面显著优于纯扩散模型基线。在真实和合成数据集上，该方法能够生成更平滑、更稳定的光照效果，减少了帧间闪烁。此外，该方法能够处理比视频扩散模型更长的视频序列，具有更强的实用性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于电影、游戏、虚拟现实等领域，实现高质量的动态体积视频光照重构。例如，可以将演员的表演捕获到虚拟场景中，并根据场景光照进行实时渲染，从而创造更逼真的虚拟体验。此外，该技术还可以用于修复旧电影或视频中的光照问题，提高视觉质量。

📄 摘要（原文）

Volumetric video relighting is essential for bringing captured performances into virtual worlds, but current approaches struggle to deliver temporally stable, production-ready results. Diffusion-based intrinsic decomposition methods show promise for single frames, yet suffer from stochastic noise and instability when extended to sequences, while video diffusion models remain constrained by memory and scale. We propose a hybrid relighting framework that combines diffusion-derived material priors with temporal regularization and physically motivated rendering. Our method aggregates multiple stochastic estimates of per-frame material properties into temporally consistent shading components, using optical-flow-guided regularization. For indirect effects such as shadows and reflections, we extract a mesh proxy from Gaussian Opacity Fields and render it within a standard graphics pipeline. Experiments on real and synthetic captures show that this hybrid strategy achieves substantially more stable relighting across sequences than diffusion-only baselines, while scaling beyond the clip lengths feasible for video diffusion. These results indicate that hybrid approaches, which balance learned priors with physically grounded constraints, are a practical step toward production-ready volumetric video relighting.