RelightVid：根据用户输入的文本描述对视频进行光照调整

RelightVid是什么？

RelightVid是一种视频重照明技术，视频版的IC Light，它可以根据用户输入的文本描述、背景视频或HDR环境贴图等条件，对视频进行光照调整，让视频在不同光照条件下呈现出逼真的效果。它通过特殊的模型架构和训练方法，实现了对视频的高质量重照明，同时保证了视频帧之间的连贯性，避免出现闪烁或跳变的情况。

RelightVid功能

• 文本条件重照明：用户输入文本描述，如“阳光透过树叶，形成斑驳光影”，RelightVid 就能模拟出相应光照条件下的视频效果。

• 背景视频条件重照明：以背景视频作为光照条件，动态调整前景对象的光照，使前景与背景光照协调一致。

• HDR 环境贴图条件重照明：利用 HDR 环境贴图精确控制光照，实现高质量的重照明效果。

• 全场景重照明：同时对前景和背景进行重照明，使整个场景与光照条件相匹配。

• 前景保留重照明：改变前景对象的光照，而保留背景不变，适用于突出前景对象的场景。

RelightVid技术原理

• 扩散模型扩展：基于预训练的图像重照明扩散模型（如 IC-Light），扩展架构支持视频输入，引入时序层捕捉帧间时间依赖性，确保重照明的时序一致性。

• 多模态条件联合训练：可同时使用背景视频、文本提示和 HDR 环境贴图作为条件，通过编码器将条件嵌入模型中，基于交叉注意力机制实现协同编辑。

• 光照不变集成（Illumination-Invariant Ensemble, IIE）：通过亮度增强输入视频并平均预测噪声，提高模型在不同光照条件下的鲁棒性，防止反照率变化。

• 数据增强管道（LightAtlas）：基于真实视频和 3D 渲染数据生成高质量的重照明数据对，为模型提供丰富的光照先验知识，增强对复杂光照场景的适应能力。

优势与局限

优势：

• 时序一致性：通过引入时序层，有效保证了视频重照明的时序一致性，避免了闪烁或跳变等问题。

• 多模态条件控制：支持多种模态的条件控制，用户可根据需求灵活调整光照效果。

• 高质量的重照明效果：通过多种技术生成高质量的重照明效果，使视频更加逼真。

局限：

• 计算资源需求：基于深度学习模型，需要大量计算资源才能运行，限制了其在低端设备上的应用。

• 对复杂场景的处理能力：在处理非常复杂的场景时，可能会出现不准确或不自然的光照效果。

• 用户知识要求：用户需要具备一定的视频编辑和光照知识，才能充分利用其功能。

RelightVid使用方式

• 可以直接访问RelightVid的在线Demo：https://huggingface.co/spaces/aleafy/RelightVid。

• 在Demo页面上传视频，并根据需要输入文本描述、选择背景视频或HDR环境贴图等条件，即可进行重照明处理。

常见问题

1. RelightVid 与传统视频重打光方法的核心区别是什么？

答：传统方法多基于图像编辑模型直接扩展，缺乏对视频时间连贯性的建模，且难以融合多模态输入（如文本、动态光照）。RelightVid 通过插入可训练时间层和光照交叉注意力机制，显式捕捉帧间光照依赖，并支持文本、背景视频、HDR 地图等多条件输入，实现更自然的动态光照编辑。

2. 数据集构建中如何平衡真实性与多样性？

答：通过双源数据增强实现：

野生视频提供真实光照场景（如厨房窗光、雨夜街灯），确保真实性；

3D 渲染数据通过随机 HDR 地图和相机轨迹生成多样化光照组合（如熔岩火光、软箱柔光），增强模型泛化能力。

两者结合使数据集既包含真实案例，又覆盖传统方法难以获取的极端光照条件。

3. 在技术实现中，如何确保重打光结果的时间一致性？

答：通过动态 HDR 条件输入和时间层双重机制：

• 动态 HDR 地图作为时间序列输入，约束每帧光照参数（如强度、颜色）的平滑变化；

• 时间层在扩散模型的 U-Net 中引入帧间特征交互，避免相邻帧出现光照突变。

• 此外，光照交叉注意力机制进一步跨帧传播光照特征，强化全局一致性。

项目链接

项目官网：https://aleafy.github.io/relightvid/

GitHub 仓库：https://github.com/Aleafy/RelightVid

arXiv 论文：https://arxiv.org/pdf/2501.16330

在线体验 ：https://huggingface.co/spaces/aleafy/RelightVid