Hybrelighter: Combining Deep Anisotropic Diffusion and Scene Reconstruction for On-device Real-time Relighting in Mixed Reality
作者: Hanwen Zhao, John Akers, Baback Elmieh, Ira Kemelmacher-Shlizerman
分类: cs.GR
发布日期: 2025-08-19
💡 一句话要点
提出Hybrelighter以解决混合现实中的实时重光照问题
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 混合现实 重光照 各向异性扩散 图像分割 场景理解 实时处理 边缘计算
📋 核心要点
- 现有的深度学习重光照技术无法满足混合现实设备的实时性能要求，影响用户体验。
- 本文提出了一种结合图像分割和各向异性扩散的光照传播方法，旨在提高重光照的准确性和实时性。
- 实验结果表明，所提方法在重光照效果上优于行业标准，且在边缘设备上实现了高达100帧每秒的速度。
📝 摘要（中文）
混合现实场景重光照技术使虚拟光照条件与物理对象真实互动，产生真实的光照和阴影效果，广泛应用于房地产等领域。现有基于深度学习的重光照技术通常无法满足当前混合现实设备的实时性能要求，而场景理解方法在设备上重建时常因扫描限制导致不准确，从而影响重光照质量。本文提出了一种新颖的方法，将图像分割与各向异性扩散的光照传播相结合，基于基本场景理解和滤波技术的计算简便性，修正设备扫描的不准确性，实现了在边缘设备上以高达100帧每秒的速度提供视觉吸引力和准确的重光照效果。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决混合现实场景中实时重光照的挑战，现有方法在性能和准确性上存在不足，尤其是在设备上进行场景重建时，常因扫描限制导致结果不准确，影响重光照质量。
核心思路：提出的方法通过结合图像分割与各向异性扩散的光照传播，利用基本的场景理解技术，旨在修正设备扫描的不准确性，从而实现高质量的重光照效果。
技术框架：整体架构包括图像分割模块、各向异性扩散光照传播模块和场景理解模块。首先进行图像分割以识别场景中的物体，然后通过各向异性扩散进行光照传播，最后结合场景理解结果进行重光照处理。
关键创新：最重要的创新在于将各向异性扩散与图像分割相结合，克服了传统方法在处理复杂几何形状和阴影时的局限性，显著提升了重光照的真实感和准确性。
关键设计：在参数设置上，采用了适合边缘设备的轻量级网络结构，并设计了特定的损失函数以优化重光照效果，确保在高帧率下仍能保持视觉质量。具体的网络结构和参数设置在论文中有详细描述。
📊 实验亮点
实验结果显示，所提Hybrelighter方法在重光照效果上与行业标准进行直接对比，表现出显著的提升，能够在边缘设备上实现高达100帧每秒的处理速度，极大地提高了用户体验和应用的实时性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括房地产、虚拟现实和增强现实等场景，能够帮助用户在不同光照条件下可视化空间，提升用户体验。未来，该技术有望在更多领域得到应用，如室内设计、游戏开发和教育培训等，具有广泛的实际价值和影响力。
📄 摘要（原文）
Mixed Reality scene relighting, where virtual changes to lighting conditions realistically interact with physical objects, producing authentic illumination and shadows, can be used in a variety of applications. One such application in real estate could be visualizing a room at different times of day and placing virtual light fixtures. Existing deep learning-based relighting techniques typically exceed the real-time performance capabilities of current MR devices. On the other hand, scene understanding methods, such as on-device scene reconstruction, often yield inaccurate results due to scanning limitations, in turn affecting relighting quality. Finally, simpler 2D image filter-based approaches cannot represent complex geometry and shadows. We introduce a novel method to integrate image segmentation, with lighting propagation via anisotropic diffusion on top of basic scene understanding, and the computational simplicity of filter-based techniques. Our approach corrects on-device scanning inaccuracies, delivering visually appealing and accurate relighting effects in real-time on edge devices, achieving speeds as high as 100 fps. We show a direct comparison between our method and the industry standard, and present a practical demonstration of our method in the aforementioned real estate example.