快手可灵团队等提出 JointLight：视频换光时人物与阴影保持真实
jiqizhixin · x · 2026-11-06
UCAS/CAS、卡迪夫大学与快手可灵（Kling AI）团队合作提出视频重光照方法 JointLight，入选 SIGGRAPH Asia 2026 Conference Paper。其目标是在改变视频光照的同时保持人物身份与动作，并让阴影对新光源做出真实响应。三个要点：
- 把几何变成可修正的线索：用估计的 mesh 与目标 HDR 光照生成粗略辐照度图，再由 diffusion transformer 同时生成重光照 RGB 和精修后的辐照度，而非把不完美的几何当作绝对真理。示意图展示了 path tracer 由几何估计与目标光照生成辐照度线索、并在去噪过程中注入噪声的 conditional generation 流程。
- RGB 与辐照度去噪时钟分离：独立噪声调度与训练期域匹配，让模型既能利用大规模光照信息又能修正几何伪影；重光照微调用合成配对视频，真实素材检验迁移能力。
- 注意评测口径：在 SynthDynamic 数据集上报告成绩（原文此处截断）。
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