KPLM-STA：基于关键点线性模型的 human relighting 物理准确阴影合成
计算机视觉与模式识别
2025-11-12 v1
摘要
图像合成旨在将前景物体无缝集成到背景中，其中生成具有高度外观真实性和几何精确度的阴影始终是 persist 挑战。虽然最近的扩散方法在生成式方法中超过了 GAN，但现有技术如基于扩散的 relighting 框架 IC-Light 在生成具有高外观真实性和几何精确度的阴影方面仍有不足，尤其是在合成图像中。为克服这些限制，我们提出一种基于关键点线性模型(KPLM)和阴影三角算法(STA)的新型阴影生成框架。KPLM 使用九个关键点和一个包围盒建模以人为 articulation 的人体，实现阴影的物理合理投影和关节间的动态阴影，从而增强视觉真实性。STA 通过显式几何公式计算阴影角度、长度和空间位置，从而提高几何精度。大量实验表明，我们的方法在阴影真实性基准测试中实现了最先进的性能，尤其在复杂人体姿态下，并对 IC-Light 支持的多方向 relighting 场景具有良好泛化。
引用
@article{arxiv.2511.08169,
title = {KPLM-STA: Physically-Accurate Shadow Synthesis for Human Relighting via Keypoint-Based Light Modeling},
author = {Xinhui Yin and Qifei Li and Yilin Guo and Hongxia Xie and Xiaoli Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.08169},
year = {2025}
}