视频拍完还能重新打光？JointLight让AI精准控制人物光影
2026.10.25 · 产品 · 论文 · 论文预印本
国科大、卡迪夫大学与可灵AI提出JointLight，用几何先验加异步RGB-辐照度联合建模实现人物视频可控重光照。
中国科学院大学、英国卡迪夫大学与可灵AI团队联合提出JointLight，一种面向人物视频的可控重光照方法，相关工作发表于SIGGRAPH Asia 2026。它把几何先验融入生成，让RGB与辐照度共同生成、相互修正，支持光照方向、强度与色彩控制，仅用合成数据微调即可用于真实视频。
- JointLight将粗糙辐照度作为可修正线索而非固定条件，避免几何误差带来的黑边、伪阴影与闪烁。
- RGB与辐照度采用异步噪声时间步联合建模，在同一扩散Transformer内交换信息并逐步修正受光分布。
- 训练数据含6,800个动态场景、68,000条视频，覆盖30个室内外环境、60个角色、821张HDR环境贴图。
- SynthDynamic动态光照测试中PSNR、SSIM、LPIPS三项指标均优于参与比较的方法，PSNR较UniRelight提高1.49 dB。
- 在未参与训练的HumanOLAT真实数据上，静态图像重光照PSNR、SSIM、LPIPS分别为23.89 dB、0.928和0.078。
为什么值得看
视频重光照从逐帧编辑走向物理可控，后期与数字人制作多了一条新路径。
适合谁关注
影视后期、数字人与虚拟内容制作者，以及关注视频生成物理一致性的研究者。