Neural Gaffer

Neural Gaffer是一个端到端的2D重新照明扩散模型，能够在单张图像下对任何物体进行精确的重新照明，并适应多种光照条件。通过与其他生成方法的结合，该模型可以实现许多下游的2D任务，如基于文本的重新照明和物体插入。Neural Gaffer还可以作为3D任务的强大重新照明先验，如对光辐射场进行重新照明。

使用场景

1. 单张图片重新照明：对任何物体在不同光照条件下进行精确的重新照明。
2. 基于文本的重新照明：结合生成方法，实现基于文本描述的照明效果变化。
3. 物体插入：在图像中插入新的物体并对其进行相应的照明处理。
4. 3D任务：作为强大的重新照明先验，用于例如光辐射场等的重新照明。

该模型由康奈尔大学的研究人员开发，详细介绍和代码即将发布。想要深入了解的可以查阅他们的项目页面和论文。