NeLF：用于人像视角合成与重打光的神经光传输场

人像在不同视角和不同光照条件下观察时会呈现不同外观。我们可以轻易想象面部在另一种设置下的样子，但计算机算法在观测有限的情况下仍无法解决此问题。为此，我们提出一个用于人像视角合成与重打光的系统：给定多张人像，我们使用神经网络预测三维空间中的光传输场，并依据预测出的神经光传输场（NeLF）在新相机视角和新环境光照下生成人像。我们的系统在大批合成模型上训练，并能泛化到不同光照条件下的不同合成与真实人像。我们的方法以多视角人像作为输入，实现同步的视角合成与重打光，并取得了最先进（SOTA）的结果。