DiPIR：在真实世界场景图像中逼真地插入虚拟对象

DiPIR简介

DiPIR是由NVIDIA的研究团队开发的先进技术，利用扩散模型作为指导，结合基于物理的逆渲染过程，实现在真实世界场景图像中逼真地插入虚拟对象。这种方法通过恢复场景的光照和色调映射参数，使得无论是室内还是室外场景，都能够进行高质量的虚拟物体合成。DiPIR不仅提高了虚拟制作和游戏开发的效率，还推动了合成数据生成技术的发展，展现了深度学习和计算机图形学交叉应用的广阔前景。

DiPIR主要功能

1. 逼真物体插入：DiPIR能够在真实世界场景的图片或视频中，逼真地插入虚拟对象，如汽车或装饰品。
2. 光照恢复：该技术能够从单张图片中恢复场景的光照条件，包括阴影和高光等效果。
3. 色调映射优化：自动调整虚拟对象的色调映射，以匹配原始场景的光照和色彩。
4. 材质和光照细化：允许对虚拟对象的材质属性进行优化，以及对场景的光照进行进一步调整。
5. 多场景适用性：无论是室内还是室外场景，DiPIR都能够提供高质量的虚拟物体合成效果。

DiPIR技术原理

1. 扩散模型引导：使用大型扩散模型（DMs）作为引导，这些模型经过大规模数据集训练，能够理解世界的物理概念和图像生成的先验知识。
2. 基于物理的逆渲染：结合物理上准确的渲染过程，模拟光与3D资产的相互作用，生成最终的合成图像。
3. 个性化方案：通过输入图像和插入资产的类型，对预训练的扩散模型进行轻量级个性化调整。
4. 不同iable渲染：利用可微分渲染技术，将编辑后的图像反馈信号通过不同iable渲染器传递给基于物理的场景属性，实现端到端优化。
5. 环境光照表示：使用可优化的球形高斯（Spherical Gaussian）参数来表示场景的光照，这些参数定义了从不同方向接收的辐射度。
6. 损失函数设计：设计了一种基于扩散模型个性化的损失函数，用于训练过程中的稳定性和质量提升。
7. 正则化策略：采用正则化项来鼓励环境贴图的一致性，以及在对数空间中使用高斯损失来鼓励尖锐阴影和抑制环境光。
8. 端到端优化：通过优化损失函数，端到端地优化光照和色调映射参数，实现虚拟对象的逼真合成。

DiPIR应用场景

1. 虚拟生产：在电影和电视制作中，DiPIR可以用来在真实场景中插入虚拟对象，如特效或动画角色，节省成本并提高制作灵活性。
2. 交互式游戏：为电子游戏角色或物体提供逼真的环境交互效果，增强玩家的沉浸体验。
3. 增强现实(AR)：在AR应用中，DiPIR能够将虚拟信息或对象自然地融入用户的实际视野中，提升导航或教育应用的用户体验。
4. 虚拟现实(VR)：在VR环境中，DiPIR技术可以创建更加逼真的三维场景，用于模拟训练或娱乐体验。
5. 合成数据生成：为机器学习模型提供合成的训练数据，尤其在自动驾驶和机器人视觉领域，有助于提高模型的泛化能力。
6. 广告和营销：在广告创意过程中，DiPIR可以快速地将产品或品牌元素融入不同的背景中，提供更加吸引人的视觉呈现。

DiPIR项目入口

• 官方项目主页：https://research.nvidia.com/labs/toronto-ai/DiPIR/
• arXiv研究论文：https://arxiv.org/pdf/2408.09702