推荐使用：EMLight - 球形分布近似照明估算（AAAI 2021）

项目简介

EMLight 是一款先进的照明估算工具，其设计思路基于球形分布近似，能够在复杂室内环境中精确估计空间光分布。这个项目源自 AAAI 2021 年的论文，并且持续更新，最新引入了 Needlets 基础，使得照明表示在空间和频率域中都成为可能。

技术分析

EMLight 使用深度学习方法训练一个回归网络，该网络能够从输入的局部高动态范围（HDR）图像中恢复环境光照。它创新性地应用了分布近似策略来处理全局光照，结合最新的 Needlets 基础，大大提高了照明估算的准确性和鲁棒性。此外，模型训练采用了逐渐增加数据量的方式，以促进稳定的学习过程。

应用场景

EMLight 可广泛应用于室内场景的虚拟对象插入与渲染，例如将新物体无缝地放置在已拍摄的图像中，保持光照的一致性。其虚拟对象重光照（VOR）数据集包含了各种室内和室外背景，可用于评估照明估算的性能。

项目特点

1. 创新的照明表示：通过球形分布近似实现对复杂光环境的有效建模。
2. Needelets 基础：允许在空间和频域中表示光照，提供更精细的控制和更高的精度。
3. 逐步训练策略：简化训练过程，防止模型过拟合或训练不稳定性。
4. 虚拟对象重光照：提供了一个专门的数据集用于验证和展示照明估算效果，提升了合成图像的真实感。
5. 兼容性强大：支持 Linux 和 macOS 操作系统，需要 Python3、PyTorch 以及 NVIDIA GPU/CUDA CuDNN（CPU 也可运行）。

为了进一步了解并利用 EMLight 实现高质量的光照估算，只需准备相应的数据集，按照项目中的步骤进行预处理、下载预训练模型并启动训练即可。如果你在相关领域工作或者研究，那么 EMLight 绝对是你不容错过的工具。

记得在使用 EMLight 进行研究时引用相关的学术论文哦！

@inproceedings{zhan2021emlight,
  title={EMLight: Lighting Estimation via Spherical Distribution Approximation},
  author={Zhan, Fangneng and Zhang, Changgong and Yu, Yingchen and Chang, Yuan and Lu, Shijian and Ma, Feiying and Xie, Xuansong},
  booktitle={Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence},
  year={2021}
}

@article{zhan2022gmlight,
  title={Gmlight: Lighting estimation via geometric distribution approximation},
  author={Zhan, Fangneng and Yu, Yingchen and Zhang, Changgong and Wu, Rongliang and Hu, Wenbo and Lu, Shijian and Ma, Feiying and Xie, Xuansong and Shao, Ling},
  journal={IEEE Transactions on Image Processing},
  volume={31},
  pages={2268--2278},
  year={2022},
  publisher={IEEE}
}