香港中文大学、上海人工智能实验室及南洋理工大学的研究团队联合研发的Neural LightRig技术，利用图像扩散模型生成多光照图像，有效解决了单图逆渲染中法线和材质属性估计的不确定性问题，并在CVPR 2025上获得认可。
该技术通过混合条件策略和双阶段微调策略，结合U-Net架构的回归模型，实现了对物体表面法线和PBR材质属性的高效精确估计，显著提高了估计精度，并公开了相关代码和数据集。
香港中文大学、上海人工智能实验室及南洋理工大学的研究团队联合研发的Neural LightRig技术，利用图像扩散模型生成多光照图像，有效解决了单图逆渲染中法线和材质属性估计的不确定性问题，并在CVPR 2025上获得认可。
该技术通过混合条件策略和双阶段微调策略，结合U-Net架构的回归模型，实现了对物体表面法线和PBR材质属性的高效精确估计，显著提高了估计精度，并公开了相关代码和数据集。
