Physically-based Lighting Generation for Robotic Manipulation

📄 arXiv: 2508.01442v2 📥 PDF

作者: Shutong Jin, Lezhong Wang, Ben Temming, Florian T. Pokorny

分类: cs.RO

发布日期: 2025-08-02 (更新: 2025-09-17)

💡 一句话要点

提出基于物理的逆渲染框架以生成机器人操作的新照明效果

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 逆渲染 机器人操作 模仿学习 光照生成 物理基础 视频扩散 视觉质量 下游应用

📋 核心要点

  1. 现有方法在机器人操作任务中缺乏有效的照明生成技术，导致模仿学习性能受限。
  2. 本文提出的框架通过基于物理的逆渲染技术，提取几何和材料属性以生成新照明效果。
  3. 实验结果表明，生成序列的视觉质量显著提升，模仿学习策略性能提高了38.75%。

📝 摘要（中文）

本文提出了第一个利用基于物理的逆渲染技术生成新照明效果的框架，应用于现有真实世界的人类示范的机器人操作任务。具体而言，逆渲染将每个示范的第一帧分解为几何（表面法线、深度）和材料（反照率、粗糙度、金属度）属性，这些属性用于在不同光源下渲染外观变化。为了提高效率并保持生成序列的一致性，我们对机器人执行视频进行了Stable Video Diffusion的微调，以实现时间上的光照传播。通过评估生成序列的视觉质量和在六种未见真实世界光照条件下提高模仿学习策略性能（38.75%），我们验证了框架的有效性，并对各模块进行了消融研究。此外，我们展示了该框架支持的三种下游应用：背景生成、物体纹理生成和干扰物定位。该框架的代码将公开发布。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有机器人操作任务中照明生成不足的问题，现有方法无法有效应对不同光照条件下的操作表现，影响模仿学习的效果。

核心思路：论文的核心思路是利用基于物理的逆渲染技术，将人类示范中的第一帧分解为几何和材料属性，从而在不同光照条件下生成真实感的视觉效果。这样的设计能够更好地模拟真实环境中的光照变化，提高机器人在多样化环境中的适应能力。

技术框架：整体框架包括逆渲染模块、Stable Video Diffusion微调模块和生成序列评估模块。逆渲染模块负责提取几何和材料属性，微调模块用于优化时间上的光照传播，而评估模块则用于测量生成序列的视觉质量和模仿学习性能。

关键创新：最重要的技术创新在于将逆渲染与Stable Video Diffusion结合，首次实现了在真实人类示范中生成新照明效果的能力。这一方法与传统的照明生成技术相比，能够更准确地反映真实环境中的光照变化。

关键设计：在技术细节上，论文对逆渲染过程中的参数设置进行了优化，确保几何和材料属性的准确提取。同时，Stable Video Diffusion的损失函数设计也经过精心调整，以提高生成序列的时间一致性和视觉质量。

📊 实验亮点

实验结果显示，生成序列的视觉质量显著提高，模仿学习策略在六种未见的真实世界光照条件下性能提升了38.75%。这些结果表明，提出的框架在照明生成和机器人操作任务中的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人操作、虚拟现实和增强现实等场景。通过生成真实感的照明效果，能够提升机器人在复杂环境中的操作能力，增强用户在虚拟环境中的沉浸感，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

In this paper, we propose the first framework that leverages physically-based inverse rendering for novel lighting generation on existing real-world human demonstrations of robotic manipulation tasks. Specifically, inverse rendering decomposes the first frame in each demonstration into geometric (surface normal, depth) and material (albedo, roughness, metallic) properties, which are then used to render appearance changes under different lighting sources. To improve efficiency and maintain consistency across each generated sequence, we fine-tune Stable Video Diffusion on robot execution videos for temporal lighting propagation. We evaluate our framework by measuring the visual quality of the generated sequences, assessing its effectiveness in improving the imitation learning policy performance (38.75\%) under six unseen real-world lighting conditions, and conduct ablation studies on individual modules of the proposed framework. We further showcase three downstream applications enabled by the proposed framework: background generation, object texture generation and distractor positioning. The code for the framework will be made publicly available.