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DiffusionLight: 通过绘制铬球以免费产生光探针
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种使用神经网络预测户外照明的方法，通过训练另一个CNN来回归参数。实验证明该方法适用于各种天气状况。
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关键要点
- 提出了一种使用神经网络从单张LDR图像预测HDR户外照明的方法。
- 核心是利用LDR全景图精确学习HDR照明，适用于各种天气条件。
- 通过训练另一个CNN来回归参数，基于Lalonde-Matthews户外照明模型。
- 模型被训练以重建天空的外观，并呈现对象在此照明下的外观。
- 使用标记的大规模LDR全景数据集训练单张图像户外照明估计网络。
- 实验证明该方法优于现有技术，能够处理从全晴天到阴天的各种天气状况。
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