苹果公司和哥伦比亚大学的AI研究人员提出了一种新型的AI框架，可以让一张照片生成3D模型时拥有真实的光线。该框架结合了物理光照模型和神经体积渲染技术，通过使用球面谐波将光照和渲染过程解耦，实现了更逼真的图像生成。该方法在三个数据集上进行了测试，并取得了领先的 FID 分数，被认为是3D 感知生成模型的最新进展。

FaceLit 通过神经网络实现了对人脸的三维重光，使用户能够根据不同光照条件下的重光效果对人脸进行操作和编辑。

该框架提供了训练和测试 FaceLit 模型的代码和数据集，以及预训练的模型和演示视频。用户可以根据提供的指南设置环境并使用预训练模型进行演示。如果需要，用户也可以使用提供的代码和数据集进行自定义训练。

项目地址:https://github.com/apple/ml-facelit

特点:

- 三维重光技术:FaceLit 利用神经网络实现了对人脸的三维重光，使用户可以根据不同光照条件下的重光效果进行编辑和操作。

- 灵活的编辑功能:用户可以使用 FaceLit 对人脸进行灵活的编辑，包括调整光照条件、改变光照角度和强度等。

- 高质量的重光效果:FaceLit 通过神经网络模型生成的重光效果具有高质量和真实感，可以满足用户对真实光照效果的要求。

- 可定制化的训练和测试:FaceLit 提供了代码和数据集，用户可以根据自己的需求进行训练和测试，并根据需要进行调整和改进。

- 开源共享:FaceLit 是一个开源项目，用户可以自由获取和使用其中的代码和模型，并根据需要进行二次开发和应用。

通过 FaceLit，用户可以获得高质量的人脸三维重光效果，并在不同光照条件下进行灵活的编辑和操作，为人脸图像处理和应用提供了新的可能性。

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