Text2Light

输入一句话，秒出 360° HDR 全景环境图

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 数字人3D 🍴 复刻 49 👀 关注 8
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 630
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，无在线服务，需自行部署，完全免费。

项目预览

Text2Light 项目界面预览图
图片来源：项目官网

项目数据

分类数字人3D
开发团队FrozenBurning
官网地址https://frozenburning.github.io/projects/text2light
GitHubhttps://github.com/FrozenBurning/Text2Light
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，无在线服务，需自行部署，完全免费。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型3d-generation,hdr,hdr-image,hdri,inverse-tonemapping,panorama,rendering,siggraph-asia,text2image
GitHub 星标★ 630
上线时间2022-08-17 00:00:00
代码更新2023-05-05
仓库体积16.7 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8

项目介绍

Text2Light 是 SIGGRAPH Asia 2022 发表的零样本文本驱动 HDR 全景图生成模型。它解决的是从文本描述直接生成高质量、高动态范围（HDR）360°全景图的问题，这类图像广泛应用于数字人、虚拟现实、游戏场景和电影制作中的环境光照与背景。其核心能力在于，无需针对特定场景训练，利用预训练扩散模型和跨模态对齐技术，将文本语义映射到全景图的球面坐标空间，同时生成包含光照信息的 HDR 数据，支持后续的 3D 渲染和光照合成。项目提供了完整的推理代码和预训练权重，用户可通过简单命令生成自定义全景图。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 630

技术标签

使用教程

难度：高级 约 150 分钟 部署方式：本地GPU 5 步

环境要求

  • 多卡 GPU（训练）
  • Blender
  • 预训练权重

安装与启动步骤

  1. 1装环境

    依赖较老，按仓库说明建环境，注意编译工具版本。

  2. 2下预训练权重

    两阶段采样器各有权重，缺一个就跑不出完整效果。

  3. 3准备文本与嵌入

    它需要一个文本嵌入文件配合提示词，先按官方示例准备。

  4. 4生成全景图

    两个采样器路径都要指对，输出到指定目录。

    python text2light.py -rg logs/global_sampler_clip -rl logs/local_sampler_outdoor --outdir ./generated_panorama --text ./alt.txt --clip clip_emb.npy

  5. 5渲染成环境光

    生成的是全景图，要转成光照探针还要走 Blender 脚本。

    python process_hdri.py --src PATH_TO_HDR_DATA

如何确认成功

给定一段场景描述能生成无明显接缝的全景图，并成功转成光照文件

注意事项

  • 输出是高动态范围全景，用途是给三维场景做环境光，不是普通配图。
  • 渲染那一步依赖 Blender，版本差异会影响脚本。
  • 训练部分要八卡级别，个人基本只做推理。

核心亮点

  • 零样本生成，无需针对新场景微调，开箱即用
  • 输出 HDR 全景图，包含光照信息，直接用于 3D 渲染
  • 基于扩散模型，生成质量高，纹理和光照细节丰富

不足之处

  • 生成分辨率可能有限，细节放大后不够清晰
  • 对复杂文本语义理解有局限，生成结果可能偏离描述
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 数字人虚拟制片中的环境光照生成
  • 游戏和 VR 场景的 360° 背景快速创建
  • 电影后期特效中的 HDR 环境贴图制作

替代项目

Stable Diffusion、DreamFusion、CLIP-Mesh

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