RelightAnyone：通用可重 lighting 3D 高斯头模型
计算机视觉与模式识别
2026-01-08 v1 图形学
摘要
3D 高斯溶解（3DGS）已成为重建和渲染逼真 3D 头像的标准方法。一个主要挑战是将头像重新照明以匹配任何场景照明。为了获得高质量的重新照明，现有方法需要主体在复杂的时间复用照明下进行捕获，例如一次一个灯光（OLAT）。我们提出了一种新的通用可重 lighting 3D 高斯头模型，可以在不要求该主体进行 OLAT 数据的情况下，对任何主体进行重新照明。我们的核心思想是学习从平面灯光 3DGS 头像到该头像对应的可重 lighting 高斯参数之间的映射。我们的模型包含两个阶段：第一个阶段在没有 OLAT 照明的情况下对平面灯光 3DGS 头像进行建模，第二个阶段学习从平面灯光到基于物理的反照率参数的映射，以实现高质量的重新照明。这种两阶段设计允许我们在不进行 OLAT 照明的多样化现有多视图数据集上训练第一个阶段，确保跨主体泛化，其中我们学习一个数据集特定的照明代码用于自监督的照明对齐。随后，第二个阶段可以在大量进行 OLAT 照明捕获的主体数据集上进行训练。借此，我们的方法能够良好地泛化，并将任何主体从第一个阶段重新照明，就像我们曾在 OLAT 照明下捕获它们一样。此外，我们可以将模型适用于来自单个图像的数据集的不可见主体，允许在数字头像的新视角合成和重新照明中实现多个应用。
引用
@article{arxiv.2601.03357,
title = {RelightAnyone: A Generalized Relightable 3D Gaussian Head Model},
author = {Yingyan Xu and Pramod Rao and Sebastian Weiss and Gaspard Zoss and Markus Gross and Christian Theobalt and Marc Habermann and Derek Bradley},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.03357},
year = {2026}
}