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来源：3D视觉工坊

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自香港科技大学（广州）、腾讯混元、美团机器人研究院，联合提出了一种创新的光场建模与分解方法——GS-ID。该方法基于3D Gaussian Splatting（3DGS），在光场表示与编辑方面实现了突破性进展。

GS-ID基于真实场景光场分解，为具身智能和智能驾驶提供高保真光场数据，欢迎合作。

一作邮箱：kdu800@connect.hkust-gz.edu.cn

标题：GS-ID: Illumination Decomposition on Gaussian Splatting via Diffusion Prior and Parametric Light Source Optimization

作者：Kang Du, Zhihao Liang, Zeyu Wang

项目页面：https://kangdu.top/gsid/

论文：https://kangdu.top/gsid/static/pdfs/GS_ID_ICCV2025.pdf

亮点之一：GS-ID 支持类似 Unreal Engine 和 Unity 的实时光场编辑功能。

通过创新的光场建模与分解技术，我们实现了复杂场景的高效表示与交互式编辑，为以下领域打开了新的可能：世界模型构建，三维仿真与内容创作，虚拟现实（VR），机器人感知与交互。

A. 支持HDR氛围光编辑

B. 支持直接光源编辑

亮点之二：支持室内室外超大场景以及多光源实时渲染

GS-ID 基于传统延迟渲染管线，支持离散多光源的实时渲染。由于采用屏幕空间计算方式，渲染性能在一定程度上与高斯数量解耦，显著提升了在超大场景下的实时渲染能力。

亮点之三：材质先验监督与混合渲染支持

我们首创性地引入大模型进行材质先验监督，生成高保真的屏幕空间材质信息（如 Albedo、Roughness）。这不仅便于接入传统 DCC 渲染管线，还支持 Mesh 与 3DGS 的混合渲染，能够无缝嵌入现有渲染流程。

3D视觉硬件，官网：www.3dcver.com

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