RelightVid是什么？

RelightVid是一種視頻重照明技術，視頻版的IC Light，它可以根據用戶輸入的文本描述、背景視頻或HDR環境貼圖等條件，對視頻進行光照調整，讓視頻在不同光照條件下呈現出逼真的效果。它通過特殊的模型架構和訓練方法，實現了對視頻的高質量重照明，同時保證了視頻幀之間的連貫性，避免出現閃爍或跳變的情況。

RelightVid功能

• 文本條件重照明：用戶輸入文本描述，如“陽光透過樹葉，形成斑駁光影”，RelightVid 就能模擬出相應光照條件下的視頻效果。

• 背景視頻條件重照明：以背景視頻作為光照條件，動態調整前景對象的光照，使前景與背景光照協調一致。

• HDR 環境貼圖條件重照明：利用 HDR 環境貼圖精確控制光照，實現高質量的重照明效果。

• 全場景重照明：同時對前景和背景進行重照明，使整個場景與光照條件相匹配。

• 前景保留重照明：改變前景對象的光照，而保留背景不變，適用于突出前景對象的場景。

RelightVid技術原理

• 擴散模型擴展：基于預訓練的圖像重照明擴散模型（如 IC-Light），擴展架構支持視頻輸入，引入時序層捕捉幀間時間依賴性，確保重照明的時序一致性。

• 多模態條件聯合訓練：可同時使用背景視頻、文本提示和 HDR 環境貼圖作為條件，通過編碼器將條件嵌入模型中，基于交叉注意力機制實現協同編輯。

• 光照不變集成（Illumination-Invariant Ensemble, IIE）：通過亮度增強輸入視頻并平均預測噪聲，提高模型在不同光照條件下的魯棒性，防止反照率變化。

• 數據增強管道（LightAtlas）：基于真實視頻和 3D 渲染數據生成高質量的重照明數據對，為模型提供豐富的光照先驗知識，增強對復雜光照場景的適應能力。

優勢與局限

優勢：

• 時序一致性：通過引入時序層，有效保證了視頻重照明的時序一致性，避免了閃爍或跳變等問題。

• 多模態條件控制：支持多種模態的條件控制，用戶可根據需求靈活調整光照效果。

• 高質量的重照明效果：通過多種技術生成高質量的重照明效果，使視頻更加逼真。

局限：

• 計算資源需求：基于深度學習模型，需要大量計算資源才能運行，限制了其在低端設備上的應用。

• 對復雜場景的處理能力：在處理非常復雜的場景時，可能會出現不準確或不自然的光照效果。

• 用戶知識要求：用戶需要具備一定的視頻編輯和光照知識，才能充分利用其功能。

RelightVid使用方式

• 可以直接訪問RelightVid的在線Demo：https://huggingface.co/spaces/aleafy/RelightVid。

• 在Demo頁面上傳視頻，并根據需要輸入文本描述、選擇背景視頻或HDR環境貼圖等條件，即可進行重照明處理。

常見問題

1. RelightVid 與傳統視頻重打光方法的核心區別是什么？

答：傳統方法多基于圖像編輯模型直接擴展，缺乏對視頻時間連貫性的建模，且難以融合多模態輸入（如文本、動態光照）。RelightVid 通過插入可訓練時間層和光照交叉注意力機制，顯式捕捉幀間光照依賴，并支持文本、背景視頻、HDR 地圖等多條件輸入，實現更自然的動態光照編輯。

2. 數據集構建中如何平衡真實性與多樣性？

答：通過雙源數據增強實現：

野生視頻提供真實光照場景（如廚房窗光、雨夜街燈），確保真實性；

3D 渲染數據通過隨機 HDR 地圖和相機軌跡生成多樣化光照組合（如熔巖火光、軟箱柔光），增強模型泛化能力。

兩者結合使數據集既包含真實案例，又覆蓋傳統方法難以獲取的極端光照條件。

3. 在技術實現中，如何確保重打光結果的時間一致性？

答：通過動態 HDR 條件輸入和時間層雙重機制：

• 動態 HDR 地圖作為時間序列輸入，約束每幀光照參數（如強度、顏色）的平滑變化；

• 時間層在擴散模型的 U-Net 中引入幀間特征交互，避免相鄰幀出現光照突變。

• 此外，光照交叉注意力機制進一步跨幀傳播光照特征，強化全局一致性。

項目鏈接

項目官網：https://aleafy.github.io/relightvid/

GitHub 倉庫：https://github.com/Aleafy/RelightVid

arXiv 論文：https://arxiv.org/pdf/2501.16330

在線體驗 ：https://huggingface.co/spaces/aleafy/RelightVid