DiLightNet

拖拽光源方向，AI 生成图像光影自然如摄影棚打光

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 15 🐛 待处理 9 👀 关注 13
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 216
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，MIT许可证，代码免费使用，无付费版本。

项目预览

DiLightNet 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iamNCJ
官网地址https://dilightnet.github.io
GitHubhttps://github.com/iamNCJ/DiLightNet
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，MIT许可证，代码免费使用，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
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型controlnet,diffusers,diffusion,diffusion-models,image-generation,lighting-control,relighting,siggraph,stable-diffusion
GitHub 星标★ 216
上线时间2024-03-15 00:00:00
代码更新2025-09-08
仓库体积198.0 MB
本站数据更新2026-11-07
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

DiLightNet 是 SIGGRAPH 2024 的官方开源项目，专注于扩散模型的细粒度光照控制。它解决了现有图像生成模型难以精确控制光照方向和强度的问题，通过引入光照感知的 ControlNet 架构，支持用户指定任意光照方向、高光位置和阴影分布，从而生成光照效果自然且符合物理规律的图像。核心能力包括：基于深度和法线估计的光照引导、多光源条件融合、以及无需额外训练即可适配 Stable Diffusion 的即插即用设计。项目提供完整的训练和推理代码，支持自定义光照条件，适用于产品设计、影视预可视化等需要精确光照控制的场景。作为早期项目，其代码结构清晰，但社区生态和文档仍在完善中。

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 ★ 216

核心亮点

  • 细粒度光照控制：支持任意方向、强度和高光位置，远超传统文本提示
  • 即插即用：基于 ControlNet 架构，可直接适配 Stable Diffusion 模型
  • 学术权威：SIGGRAPH 2024 官方代码，算法经过同行评审

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 依赖深度和法线估计，复杂场景下可能引入误差
  • 训练和推理资源需求较高，普通 GPU 难以快速迭代

适用场景

  • 产品渲染：为电商图片或广告图快速调整光照方向
  • 影视预可视化：导演或美术师预览不同灯光方案下的场景效果
  • 创意设计：生成具有特定光影氛围的艺术插画或概念图

替代项目

ControlNet、IC-Light、RelightMy3D

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