全动态范围天空建模用于基于图像的照明

准确的环境图是建模真实户外场景的关键组件。它们能够实现引人入胜的视觉艺术、沉浸式虚拟现实以及广泛的科学和工程应用。为缓解物理捕获、物理仿真和体积渲染的负担，已提出天空模型作为快速、灵活且节省成本的替代方案。近年来，通过深度学习扩展的天空模型更全面、更包容云形成，但近期工作表明这些模型在忠实再现准确且具 photorealistic 自然天空方面不足。尤其在更高分辨率下，深度学习天空模型在建模14EV+类别不平衡的太阳区域时表现不佳，导致视觉质量差，场景照明传输、阴影和调色板偏斜。本文提出Icarus，一种全天候天空模型，能够学习全动态范围（FDR）物理捕获的户外图像曝光范围。我们的模型允许基于直观的用户位置调整太阳和云形成，实现环境图的条件生成，并延伸当前最先进技术，实现大气形成的受控纹理化。通过评估，我们展示Icarus可与FDR物理捕获的户外图像或参数化天空模型等价，并在基于图像的照明（IBL）中实现前所未有的准确性、光照 realism、光照方向性（阴影）和调色板。