无需物理引擎欧洲杯体育，单个模子也能兑现"渲染 + 逆渲染"了！
在算计机图形和视觉领域，渲染是指将 3D 模子造成传神的 2D 图片，逆渲染则是从 2D 图片分析出 3D 模子的各式属性（如材质、光照等）。
当前，从材质观念（逆渲染）——材质剪辑——物体渲染的总共这个词经过，王人被妥洽到了一个框架中，且在性能方面达到了新 SOTA。
该经营出自港科大广州以及趣丸科技，他们首创双流扩散框架 Uni-Renderer，将渲染（生成图像）与逆渲染（观念材质、光照、几何）妥洽到单一扩散框架，兑现"生成即观念"的闭环才能。
估量遵守已被 CVPR 2025 摄取，代码与数据全面开源。
经营团队默示，这一遵守改日将重塑影视、游戏、AR/VR 等产业的视觉生成管线。
首创双流扩散框架
正如源流提到，渲染是通过色泽跟踪或旅途跟踪，生成高质料的图像；逆渲染是在 RGB 图像中索求出对象属性，比如金属度、八成度以及光照细节。
传统设施需舒适建模查验渲染器与逆渲染器，算计本钱高遵守低泛化差，两个过程也枯竭估量，精度和属性观念效果王人有限。
而 Uni-Renderer 的双流扩散架构将两个过程建模为双条目生成任务，生成时以材质、光照为条目输出图像，观念时以图像为条目反推内在属性：
其中渲染流认真生成 RGB 图像：以 VAE 编码材质、法线、光照为条目，通过扩散过程生成图像，辅助动态调整八成度 / 金属值（如"光滑棒球"秒变"金属质感"）。
而逆渲染流认真处理内在属性：以图像为输入，通过噪声展望集合观念属性， 并在集合里面进行跨流交互，兑现信息传递会通优化协同。
此外，团队还选拔了各异化的 timestep 调治战术，通过不同的 timestep 使模子分裂渲染和逆渲染的映射干系，让这两者能更好协同。
终末，鉴于传统逆渲染因"材质 - 光照 - 几何"耦合性导致观念隐晦。
因此，他们将逆渲染观念取得的属性，再次输入到渲染模块进行再渲染，并借助轮回敛迹确保观念落幕可再行生成一致图像，绝对告别"观念即失真"。
实测对比，性能碾压 SOTA
1、材质剪辑
对比 Subias（过曝）、InstructPix2Pix（布景非常），Uni-Renderer 精确禁止高光与漫反射，如下图中"金属橙子"名义反射环境光照，细节传神。
2、重光照
如下图所示，输入单张图像，径直替换环境光为"夕阳 / 霓虹"，模子自动调整漫反射与镜面反射，光影过渡当然，高出 NvDiffRec 的生硬效果。
3、真确场景
下图中，"水壶"逆渲染告捷说明高频环境光，金属质感与八成度谬误仅 3%。
玄虚而言，通过在生成阶段，以材质、光照为条目输出图像；观念阶段，以图像为条目反推内在属性，遵守提高了200%。
同期，Uni-Renderer 强制内在属性与图像的一致性，在公开测试集上材质臆度谬误缩小 40%，光照观念 PSNR 提高 30%。
另外，经营基于 Objaverse 构建业界最大界限多材质合成数据集，涵盖 20 万 3D 对象、121 种材质 / 光照组合，辅助高分辨率（1024 × 1024）查验。模子在未见过的真确场景中（如金属水壶、手机支架）仍能精确观念高光、八成度与复杂光照。
在渲染任务中，PSNR 达30.72（对比基线 28.09），逆渲染任务中，材质臆度 MSE 仅0.118（优化设施 0.316）；重光照效果高出 GaussianShader 等决议，真确感拉满。
开源即用
当前团队对 Uni-renderer 同步进行了开源，包括：
代码库：辅助一键查验 / 推理，兼容 PyTorch 生态；
合成数据集：20 万对象 + 百万级材质 - 光照组合，涵盖数理化生多领域；
预查验模子：即插即用于游戏钞票生成、影视后期、工业诡计等场景。
这项经营的作家为陈知非 , 许添硕以及葛汶杭，他们是来自于香港科技大学（广州）ENVISION 践诺室的博士生，师从陈颖聪耕作。
（ENVISION 践诺室专注于视觉生成模子的经营，极力于探索其基容或趣，以提高模子的质料、遵守、千般性和可控性。）
小结一下，Uni-Renderer 的提倡，记号着视觉生成与说明从"分而治之"迈入"妥洽智能"时间。
其双流架构与轮回敛迹机制，为跨任务合股优化提供了全新范式。
改日，团队将进一步会通真确数据，攻克复杂动态场景，让东谈主工智能成为"万能视觉工程师"。
论文勾通：
https://arxiv.org/pdf/2412.15050
GitHub 代码：
https://yuevii.github.io/unirenderer-page/
践诺室官网：https://envision-research.hkust-gz.edu.cn/index.html#news
— 完 —
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