EMLight

单图秒出光照环境贴图,让虚拟物体无缝融入真实场景

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 图像生成 🍴 复刻 29 🐛 待处理 19 👀 关注 6
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 172
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,代码公开,可自行部署使用,无付费版本。

项目预览

EMLight 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队fnzhan
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,代码公开,可自行部署使用,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
主要语言Python
技术栈/模型image-generation,lighting-estimation,relighting
GitHub 星标★ 172
上线时间2021-02-15 00:00:00
代码更新2022-11-27
仓库体积1.9 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

EMLight 是一个基于深度学习的照明估计工具,源自 AAAI 2021 论文,用于从单张图像估计场景的球面分布光照,并支持后续的物体重打光。它解决了传统光照估计依赖复杂设备或人工干预的问题,通过神经网络直接预测球面谐波系数,生成高动态范围(HDR)环境贴图。核心能力包括:从单张 RGB 图像预测光照分布、提供预训练模型和测试代码、支持与 GMLight(TIP 论文)的对比实验。项目代码基于 Python 和 PyTorch,包含数据预处理、模型训练和评估流程。适合计算机视觉研究者、AR/VR 开发者以及需要为虚拟物体添加真实光照的创作者。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 172

技术标签

核心亮点

  • 基于 AAAI 2021 论文,算法有学术背书,光照估计精度有保障
  • 提供预训练模型和测试脚本,开箱即用,上手快
  • 支持与 GMLight 对比,便于研究扩展和算法选型

不足之处

  • 项目维护较少,依赖旧版 PyTorch,环境配置可能遇到兼容性问题
  • 文档偏学术,缺少详细 API 说明,非研究者使用门槛较高

适用场景

  • AR/VR 应用中的虚拟物体插入,需要真实感光照匹配
  • 影视后期或游戏美术,快速生成环境光照贴图
  • 学术研究,作为光照估计的 baseline 或对比方法

替代项目

DeepLight、Lighthouse、Omnidata

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