RelightVid：在强光动态环境下实现时序一致的视频光照编辑

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IC-Light的视频版RelightVid来了！它实现了强光动态环境下，时序一致的高质量视频光照编辑，并开源了代码和数据集。

原文标题：IC-Light的视频版本来了，RelightVid：强光动态环境下的视频光照编辑神器

原文作者：机器之心

冷月清谈：

IC-Light的视频版本RelightVid正式发布，它由复旦大学、上海交通大学、浙江大学、斯坦福大学等机构的学者共同研发。RelightVid旨在解决在视频动态环境下实现时序一致、光影真实、支持强光动态场景的高质量视频光照编辑问题。该框架通过Dual-Branch Architecture解耦前景和背景处理，利用Reference-based Illumination Injection实现多模态光照风格控制，并引入Temporal-aware Editing Strategy保证时序连贯性。RelightVid不仅支持真实和合成混合输入，还在多个数据集上进行了测试，并在城市夜景、KTV舞台等场景中展现出震撼的效果。为了支持任务评估，研究团队还构建了包含多种参考光源和真实场景视频的LightAtlas数据集，并开源了RelightVid，为视频编辑、3D重建等领域的研究者提供了新的方向。

怜星夜思：

1、RelightVid在处理KTV、舞台灯光等复杂光照环境时，是如何保证光照效果的真实性和自然性的？除了文中提到的技术亮点，是否还有其他因素在起作用？
2、RelightVid中提到的LightAtlas数据集，包含真实与合成场景。那么，真实数据和合成数据在训练模型时分别起到了什么作用？RelightVid是如何平衡这两类数据的？
3、RelightVid已经开源，如果我想利用它来制作一些短视频，例如给自己的Vlog换个更有氛围感的光照，或者给游戏录像加上一些炫酷的光影效果，你觉得需要注意哪些方面？

原文内容

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大家还记得那个 ICLR 2025 首次满分接收、彻底颠覆静态图像光照编辑的工作 IC-Light 吗？


今天，来自复旦大学、上海交通大学、浙江大学、斯坦福大学等机构的学者们正式宣布：IC-Light 的视频版本来了——RelightVid！

 


  • 论文标题：RelightVid: Temporal-Consistent Diffusion Model for Video Relighting

  • 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2501.16330

  • 项目地址：https://aleafy.github.io/relightvid/

  • Code: https://github.com/Aleafy/RelightVid

 

在视频动态环境下实现时序一致、光影真实、支持强光动态场景的高质量视频光照编辑，彻底打开下一代视频重光照的新篇章！


图 1. RelightVid 框架结构图，从背景合成、光照注入到最终编辑，全面支持高质量光影一致性视频重光照

 

RelightVid 有何突破？


在 Relight Your Images 静态图像版本中，作者提出了通过条件控制方式实现灵活光照风格迁移的革命性方法。而这次，团队将目光瞄准更具挑战性的目标——视频光照编辑。


这不再是逐帧操作，而是要在真实的视频中保持光照随时间连续变化的时序一致性，还原自然真实的物理光影逻辑。


RelightVid 首次实现了在强动态光照条件下的长视频编辑，不仅支持文字描述的光照风格控制，还兼容参考视频背景/光源图像。最终输出的视频在保持内容不变的同时，实现了光照的统一重构和流畅过渡。

 

从图像到视频：光照编辑的质变飞跃

 

图 2. RelightVid 框架结构图，从背景合成、光照注入到最终编辑，全面支持高质量光影一致性视频重光照


RelightVid 展示了如何在图像层面实现任意光照控制，但当场景换成视频后，新的挑战扑面而来：


时间一致性：逐帧编辑很容易出现光影跳变、边界闪烁等问题


强光源建模：KTV、舞台灯、城市霓虹灯等高动态强光环境，传统方法无法真实还原


细节保持 vs 光照迁移的平衡：需要在保持原视频内容的前提下，引入合理的光照变化


为此，RelightVid 提出了 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，构建全新的视频级光照编辑流程。

 

技术亮点抢先看！


Dual-Branch Architecture：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，从而有效避免伪影和失真。


Reference-based Illumination Injection：支持通过静态图像、描述文字、甚至参考视频，实现多模态光照风格控制。


Temporal-aware Editing Strategy：引入时序建模模块，对帧间关系进行学习，使得输出视频在光照变化中保持连贯性和自然性。


支持真实+合成混合输入：Relight a Video 不依赖于实验室条件构建的数据集，而是能从真实视频+合成参考中学习强泛化能力。

 

实验结果震撼全场！


RelightVid 在多个真实+合成视频数据集上进行了系统测试，覆盖了城市夜景、KTV 舞台、户外灯光等多个强动态光源环境。

 

图 3. RelightVid 实验效果


通过与图像逐帧方法、video editing 等 baseline 方法比较，RelightVid 在保持视频内容连贯性的同时，实现了更加真实、自然的光照变化。


图 3 右图展示了在城市夜景场景下，输入原视频、参考霓虹灯图像后，Relight a Video 能够精确模拟出霓虹反光、水面投影等复杂光影现象，视觉效果极为震撼。

 

构建全新光照视频编辑基准数据集！

 

图 4 LightAtlas 数据集构建过程


为了支持这一任务的评估，作者构建了一个融合真实与合成场景的高质量 benchmark，LightAtlas 包括：


  • 多种类型的参考光源（图像/视频/文本）

  • 超过百段来自真实世界场景的动态视频

  • 长达 10 秒以上的高时序连续性

  • 并配套设计了光照质量、内容保持度、时间稳定性等多维度指标，用于全面评估视频 relighting 效果。

 

Relight a Video 正式开源！快来一起 relight the world！


Relight a Video 已全面开源，项目主页提供了详细的模型结构、推理脚本、demo 视频和数据下载地址。如果你对图像/视频编辑、3D 重建、视觉物理建模、生成模型感兴趣，Relight a Video 是你绝不能错过的方向！


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从数据角度看，真实数据提供了实际场景的复杂性和多样性，能够帮助模型学习到真实世界中的光照模式和各种corner cases，提升模型的泛化能力。而合成数据则可以提供精确的控制和标注，方便模型学习到光照变化的基本规律，例如光照强度、方向、颜色等对物体外观的影响。在平衡这两类数据时，一种常见的做法是数据增强，比如对真实数据进行光照、角度、噪声等方面的增强，或者对合成数据进行风格迁移，使其更接近真实数据。此外，还可以采用迁移学习的方法，先用合成数据进行预训练，再用真实数据进行微调。

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我觉得吧，保证真实性和自然性，最关键的还是得让AI“理解”光。光不仅仅是颜色和亮度，还有反射、折射、阴影……RelightVid可能在训练的时候，让AI看了很多真实的光照效果，让它自己去学习这些规律。就像我们小时候学画画，临摹多了，自然就知道怎么画阴影了。

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想用RelightVid搞创作？兄弟，有品！首先，得确保你的电脑配置够硬，不然跑不动啊！其次，要仔细阅读官方文档，把模型结构、推理脚本啥的都搞明白。最重要的是，多尝试！不同的视频素材、不同的光照风格，效果可能千差万别。没事多调调参数，说不定就能调出惊喜！实在不行，就去GitHub上提issue，看看有没有大神能帮你。

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这个问题问得好！我觉得RelightVid能hold住KTV这种魔幻光线，除了Dual-Branch Architecture这种技术，可能还有数据集的功劳。毕竟LightAtlas数据集里有真实场景的视频，AI见多识广了，自然就能模仿得像。但话说回来，AI再牛，也得有人工调教。我猜他们肯定在loss function上下了不少功夫，让AI知道啥是自然的、符合物理规律的光影。

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用RelightVid给Vlog加光？听起来就很酷！不过，我觉得最需要注意的是“克制”。AI很强大，但过度使用反而会适得其反。比如，背景虚化太严重，人物就会显得很假；光照效果太炫酷，反而会分散观众的注意力。所以，一定要根据Vlog的内容和主题，选择合适的光照风格，让光成为故事的一部分，而不是喧宾夺主。

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LightAtlas这个数据集搭配妙啊！真实数据就像“实战演练”，让RelightVid知道真实世界长啥样，避免“纸上谈兵”。合成数据就像“模拟考试”，可以控制变量，让RelightVid更好地学习光照变化的规律。至于平衡嘛，我觉得可能用了某种加权的方法，让AI更重视真实数据，但又不会完全忽略合成数据。毕竟，AI也需要偶尔“开卷考试”嘛！

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在使用RelightVid进行短视频创作时，需要注意以下几个方面：1. 素材选择：选择光照条件相对单一、主体较为突出的视频素材，可以减少RelightVid处理的复杂度，提高效果；2. 光照参考：选择与目标场景风格相似的光照参考图像或视频，可以更容易地实现自然的光照迁移；3. 参数调整：RelightVid提供了许多可调节的参数，例如光照强度、颜色、方向等，需要根据具体素材进行细致的调整，才能获得最佳效果；4. 时序一致性：RelightVid虽然具有时序建模能力，但在处理剧烈运动或快速场景切换时，仍可能出现光照跳变等问题，需要尽量避免这些情况；5. 后期处理：RelightVid生成的视频可以进行进一步的后期处理，例如色彩校正、锐化等，以提升整体的视觉效果。

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我猜LightAtlas用了一个巧妙的trick。真实数据负责告诉AI“世界是什么样的”，合成数据负责告诉AI“世界可以变成什么样”。这样，AI既不会脱离实际，又能大胆创新。至于平衡嘛，可能就是不断调整真实数据和合成数据的比例，直到AI的表现最好为止。就像调鸡尾酒，各种配料都要恰到好处！

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从学术角度分析，RelightVid在处理复杂光照环境时，可能不仅仅依赖于其提出的Dual-Branch Architecture、Reference-based Illumination Injection等模块，还有可能涉及到更深层次的物理模型和光照渲染算法的优化。例如，可能采用了某种全局光照算法来模拟光线在场景中的传播和反射，从而更逼真地模拟复杂光照效果。此外，对于KTV等特定场景，可能还针对性地引入了一些先验知识，例如灯光的颜色、强度分布等，以提高光照编辑的准确性和真实感。