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CVPR 2025：无需物理引擎，一个模型搞定图像渲染与分解

无需物理引擎，单个模型也能实现“渲染+逆渲染”了！

在计算机图形和视觉领域，渲染是指将3D模型变成逼真的2D图片，逆渲染则是从2D图片分析出3D模型的各种属性（如材质、光照等）。

现在，从材质分解（逆渲染）——材质编辑——物体渲染的整个流程，都被统一到了一个框架中，且在性能方面达到了新SOTA。

CVPR 2024高分论文：全新生成式编辑框架GenN2N，统一NeRF转换任务

来自香港科技大学，清华大学的研究者提出了「GenN2N」，一个统一的生成式 NeRF-to-NeRF 转换框架，适用于各种 NeRF 转换任务，例如文字驱动的 NeRF 编辑、着色、超分辨率、修复等，性能均表现极其出色！

近年来，神经辐射场（NeRF）因其紧凑、高质量、多功能性在三维重建、三维生成和新视角合成领域引起了广泛关注。然而，一旦创建了 NeRF 场景，这些方法通常缺乏对生成几何和外观的进一步控制。因此，NeRF 编辑（NeRF Editing）最近成为了一个值得关注的研究重点。