RelightVid：上海AI Lab联合复旦等高校推出的视频重照明模型

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主要介绍

RelightVid是由上海AI Lab联合复旦大学、上海交通大学、浙江大学及斯坦福大学等高校推出的视频重照明模型，旨在解决传统视频光照编辑中光照不连续、闪烁等问题。该模型通过构建高质量的视频重光照数据集LightAtlas和创新的模型架构，实现了在强动态光照条件下的长视频编辑，支持文字描述、参考视频或光源图像控制光照风格，生成光照统一、过渡流畅的视频内容。

功能特点

1. 高质量视频重照明：能够在保持视频内容不变的前提下，实现光照的统一重构和流畅过渡。
2. 强动态光照支持：首次实现强动态光照条件下的长视频编辑，适用于KTV、舞台灯、城市霓虹灯等复杂场景。
3. 多模态光照控制：支持通过静态图像、描述文字或参考视频实现光照风格控制。
4. 时序一致性：引入时序建模模块，确保光照变化在时间上的连贯性和自然性。
5. 真实+合成混合输入：不依赖实验室条件构建的数据集，能从真实视频和合成参考中学习，具有强泛化能力。

优缺点

优点：

• 光照效果自然：通过时序建模和双分支架构，有效避免光影跳变和边界闪烁。
• 操作灵活：支持多模态光照控制，用户可根据需求选择输入方式。
• 适用场景广：覆盖城市夜景、KTV舞台、户外灯光等多种强动态光源环境。
• 泛化能力强：能从真实视频和合成参考中学习，适应不同光照条件。

缺点：

• 计算资源需求：处理长视频或高分辨率视频时，可能需要较高的计算资源。
• 复杂场景限制：在极端复杂的光照条件下，可能仍需进一步优化模型性能。

如何使用

1. 安装依赖：根据项目文档安装必要的依赖库和工具。
2. 准备数据：收集需要重照明的视频数据，以及可选的参考图像或视频。
3. 配置模型：选择或配置合适的光照风格控制参数（如文字描述、参考图像等）。
4. 运行模型：使用开源代码中的脚本处理视频数据，生成重照明后的视频。
5. 后处理：对生成的视频进行必要的后处理（如裁剪、调色等）。

框架技术原理

RelightVid采用Reference-to-Video光照注入框架，结合合成背景生成和双分支前景编辑网络。其核心技术包括：

• 双分支架构：将前景和背景解耦处理，前景保持结构稳定，背景灵活响应光照变化。
• 时序建模模块：对帧间关系进行学习，确保光照变化在时间上的连贯性和自然性。
• 光照注入技术：支持通过静态图像、描述文字或参考视频实现光照风格控制。

创新点

1. 强动态光照编辑：首次实现强动态光照条件下的长视频编辑。
2. 多模态光照控制：支持多种输入方式实现光照风格控制，提高操作灵活性。
3. 时序一致性建模：引入时序建模模块，确保光照变化在时间上的连贯性和自然性。
4. 真实+合成混合学习：能从真实视频和合成参考中学习，提高模型的泛化能力。

评估标准

1. 光照质量：评估生成视频的光照效果是否自然、逼真。
2. 时序一致性：检查光照变化在时间上的连贯性和自然性。
3. 内容保持度：确保视频内容在重照明过程中不被破坏。
4. 用户偏好：通过用户研究评估用户对生成视频的偏好程度。

应用领域

1. 影视制作：用于调整场景的光照风格，增强视觉效果。
2. 广告制作：为产品展示提供多样化的光照效果，吸引观众注意力。
3. 虚拟现实/增强现实：为用户提供更加逼真的沉浸式体验。
4. 短视频创作：帮助创作者快速改善视频质量，提升作品吸引力。

项目地址

• 项目官网：https://aleafy.github.io/relightvid/
• GitHub仓库：https://github.com/Aleafy/RelightVid
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2501.16330
• 在线体验Demo：https://huggingface.co/spaces/aleafy/RelightVid