计算摄影中的光照建模

20/24计算摄影中的光照建模第一部分光场建模与几何场景重建 2第二部分机器学习的光照估计模型 3第三部分图像传感器噪声的建模和校正 7第四部分基于物理的渲染用于光照合成 10第五部分光照环境和物体材质估计 12第六部分低光和极光条件下的光照建模 15第七部分多视图光照建模的融合和对齐 17第八部分光照建模在计算机视觉和增强现实中的应用 20

第一部分光场建模与几何场景重建关键词关键要点【光场建模】

1.光场建模是一种捕捉场景中光线方向和强度的技术，它利用多个相机或光源从不同位置拍摄图像。

2.光场数据能够用于生成交互式虚拟环境，允许用户从不同视点探索场景。

3.光场建模在增强现实、虚拟现实和计算机视觉领域有着广泛的应用。

【几何场景重建】

光场建模与几何场景重建

光场建模的目标是捕获场景的光场，即在三维空间中发出的光线在所有方向上的分布。通过对光场的有效表示，我们可以从不同的视点重建场景的几何结构。

几何场景重建方法

几何场景重建涉及从光场数据中提取三维几何信息。常用的方法包括：

*体积逼近法：通过将场景表示为三维离散体素并使用光场数据对体素进行训练，以估计场景的深度和表面法线。

*基于图像的方法：从光场图像中提取密集的匹配点对，然后使用这些匹配点对计算场景的深度图和三维点云。

*基于深度学习的方法：使用卷积神经网络或其他深度学习模型直接从光场图像中预测场景的深度图或三维几何信息。

光场表示

光场可以表示为四维函数，其中三个维度表示空间位置（x、y、z），第四个维度表示光线方向（u、v）。常用的光场表示方法包括：

*4D光场：将光场表示为三维空间中每个点的四维光线分布函数。

*光场切片：将光场分解为一系列沿特定方向的二维图像切片。

*球面光场：将光场投影到球面上，表示为球面函数。

场景恢复

一旦获得光场表示，可以通过以下方法恢复场景的几何结构：

*点云提取：通过估计每个光线方向的光场值，可以提取场景中表面点的三维点云。

*表面重建：使用点云或深度图，可以通过三角剖分或网格生成技术重建场景的曲面模型。

*纹理贴图：可以使用来自光场图像或其他来源的纹理信息，将重建的几何结构纹理化。

应用

光场建模和几何场景重建技术在以下领域具有广泛的应用：

*虚拟现实和增强现实：创建逼真的三维环境，用于沉浸式体验。

*3D建模和重建：从现实世界中扫描物体和场景，用于产品设计、建筑保存和文化遗产。

*计算机视觉：用于解决运动估计、物体识别和场景理解等问题。

*光场显示：实现具有宽视角和改进的景深的三维显示器。第二部分机器学习的光照估计模型关键词关键要点神经网络光照估计

1.利用深度神经网络从图像中预测复杂的光照条件，如环境光、光照方向和阴影。

2.这些模型通常使用卷积神经网络(CNN)架构，具有多层滤波器和激活函数。

3.训练数据包括大量标记良好的图像及其相应的光照条件，使模型能够学习各种灯光情况下的图像模式。

物理感知光照估计

1.利用物理模型来模拟光照交互，并根据给定的图像估计光照条件。

2.这些模型通常使用计算机图形学技术，如光线跟踪和物理渲染。

3.它们能够产生逼真的光照估计，但需要大量计算，并且对场景几何和材料属性高度敏感。

基于图像的光照估计

1.从单一图像中估计光照条件，而无需任何外部信息或先验知识。

2.这些模型通常使用统计推理和机器学习技术，如高斯混合模型和贝叶斯推断。

3.它们能够处理具有挑战性的光照条件，但可能会产生不准确的估计，特别是当图像存在噪声或遮挡时。

多视图光照估计

1.利用来自多个视角的图像来联合估计光照条件。

2.这些模型通常使用结构从运动(SfM)和多视图立体视觉技术来重建场景几何。

3.它们能够提供比单视图估计更准确和鲁棒的光照估计，但需要大量的计算和额外的视图。

生成模型光照估计

1.利用生成对抗网络(GAN)或变分自编码器(VAE)等生成模型来学习和生成具有真实光照条件的图像。

2.这些模型能够从合成或真实图像数据集中学习复杂的真实世界光照分布。

3.它们可以用于增强图像中的光照效果或创建具有特定光照条件的新图像。

深度学习光照建模

1.利用深度学习方法，如卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)和生成对抗网络(GAN)，对光照建模中的各种任务进行建模。

2.这些模型能够学习复杂的光照交互、估计光照条件并生成具有逼真光照效果的图像。

3.它们正在推动计算摄影领域的前沿，并为创建更逼真和身临其境的视觉体验提供新的可能性。机器学习的光照估计模型

光照估计在计算摄影中至关重要，因为它影响着图像的质量和外观。传统的光照估计方法依赖于物理模型和图像分析，而机器学习技术提供了更强大的解决方案，可以从数据中学习复杂的光照模式。

基于回归的光照估计模型

基于回归的光照估计模型通过从样本图像中学习光照参数与图像特征之间的映射，来估计光照。常见的回归模型包括：

*线性回归模型：将图像特征作为输入，线性拟合光照参数。

*核回归模型：使用核函数将图像特征映射到非线性空间，然后进行线性回归。

*深度神经网络模型：使用多层神经网络来学习图像特征和光照参数之间的非线性关系。

基于生成对抗网络的光照估计模型

基于生成对抗网络（GAN）的光照估计模型使用两个神经网络，生成器和判别器，来学习光照分布。生成器生成合成图像，而判别器区分合成图像和真实图像。通过对抗性训练，生成器可以学习生成逼真的图像，同时隐含地估计光照。

基于深度学习的光照估计模型

基于深度学习的光照估计模型使用卷积神经网络（CNN）或其他深度学习架构，直接从图像中提取光照特征。这些模型通常具有强大的特征提取能力，可以捕获复杂的光照模式。

特定领域的机器学习光照估计模型

此外，还有针对特定领域应用开发的专门机器学习光照估计模型，例如：

*用于高动态范围（HDR）图像的光照估计模型：恢复过曝或欠曝区域的细节，以获得更宽的动态范围。

*用于闪光摄影的光照估计模型：校正闪光灯产生的不均匀光照，以获得自然的外观。

*用于全景图像的光照估计模型：将不同曝光的图像拼接成全景图像时，对光照进行校正。

机器学习光照估计模型的优势

机器学习光照估计模型提供了传统方法无法比拟的优势：

*自动化：机器学习模型可以从数据中自动学习，无需手动特征工程。

*鲁棒性：可以处理各种光照条件和图像类型。

*可定制性：模型可以根据特定任务和数据集进行定制。

*准确性：机器学习模型通过利用大量训练数据，可以实现更高的准确性。

*实效性：现代机器学习技术使模型可以在实时或接近实时的环境中运行。

应用

机器学习的光照估计模型在各种计算摄影应用中得到了广泛应用，包括：

*图像增强：改善图像对比度、亮度和颜色。

*HDR成像：合并不同曝光的图像以产生宽动态范围图像。

*闪光摄影：校正闪光不均匀的光照，以获得自然的外观。

*全景图像拼接：均匀光照，以消除全景图像中的拼接痕迹。

*视频亮度控制：自动调整视频中的亮度，以适应不断变化的光照条件。

结论

机器学习的光照估计模型为计算摄影带来了革命性的突破。通过利用数据驱动的技术，这些模型可以准确且鲁棒地估计光照，从而提高图像质量和改进各种摄影应用的效果。随着机器学习领域的持续发展，可以预见到未来还会有更多创新和改进的光照估计模型出现。第三部分图像传感器噪声的建模和校正图像传感器噪声的建模和校正

简介

图像传感器噪声是影响计算摄影图像质量的重要因素。对图像传感器噪声进行建模和校正对于提高图像质量和获得准确的图像测量至关重要。

噪声建模

图像传感器噪声主要由以下类型组成：

*散粒噪声(Shotnoise)：由于光子在图像传感器中随机到达而产生，遵循泊松分布。

*读取噪声(Readoutnoise)：与读取像素值时的电子电路相关，通常服从高斯分布。

*暗电流噪声(Darkcurrentnoise)：即使在没有光照条件下，图像传感器也会产生少量电子，导致背景噪声。

*固定模式噪声(Fixed-patternnoise)：图像传感器中像素响应的固定模式差异，产生重复的噪声模式。

建模方法

图像传感器噪声可以通过以下方法进行建模：

*参数模型：使用泊松和高斯分布等参数分布来近似不同类型噪声。

*统计模型：直接从图像数据中估计噪声分布的统计特性。

*物理模型：根据图像传感器物理结构和工作原理建立噪声模型。

噪声校正

图像传感器噪声校正旨在消除或减少图像中的噪声，提高图像质量。常见的校正技术包括：

*暗电流校正：通过在黑暗条件下捕获图像并减去暗电流噪声来校正固定模式噪声。

*黑电平校正：调整图像的最小像素值，以补偿读取噪声。

*散粒噪声校正：使用降噪算法，如中值滤波或维纳滤波，通过将相邻像素聚合来减少散粒噪声。

*固定模式噪声校正：使用校准图像或基于图像统计的算法去除固定模式噪声。

校正算法

用于图像传感器噪声校正的算法包括：

*降噪滤波器：中值滤波、维纳滤波、双边滤波和稀疏表示滤波。

*变换域滤波器：小波变换、傅里叶变换和余弦变换。

*基于学习的方法：机器学习和深度学习算法，利用训练数据从噪声图像中恢复干净图像。

性能评估

图像传感器噪声校正算法的性能可以通过以下指标进行评估：

*峰值信噪比(PSNR)：原始图像和校正图像之间的均方误差度量。

*结构相似性指数(SSIM)：评估原始图像和校正图像之间的结构相似性。

*噪声方差：校正后图像中噪声的方差度量。

*视觉质量：由人类观察者主观评估的校正图像的视觉质量。

应用

图像传感器噪声的建模和校正广泛应用于以下领域：

*计算摄影：提高高动态范围图像、低光图像和多曝光图像的质量。

*计算机视觉：提高目标检测、图像分割和特征提取的准确性。

*医学成像：提高医学图像（如X射线图像和磁共振图像）的诊断质量。

*工业成像：提高缺陷检测和质量控制系统的准确性。

结论

图像传感器噪声建模和校正对于提高计算摄影图像质量至关重要。通过使用参数、统计和物理模型对噪声进行建模，并使用降噪算法和基于学习的方法进行校正，可以有效去除或减少噪声，从而获得高保真和准确的图像。第四部分基于物理的渲染用于光照合成基于物理的渲染用于光照合成

基于物理的渲染（PBR）是一种逼真感渲染技术，旨在模拟现实世界中光线的物理行为。PBR在计算摄影中广泛用于光照合成，即从图像中恢复照明信息的过程。

物理基础

PBR基于以下关键物理原理：

*能量守恒：光照场景中射入的能量等于发出的能量。

*光谱反射：物体根据其材料特性和表面粗糙度以不同方式反射光。

*表面传播：光线可以被半透明材料（如皮肤、叶子）吸收和散射。

PBR模型

PBR模型将光照分解为以下组件：

*漫反射：表示物体均匀反射光线的成分。

*镜面反射：表示物体以镜面方式反射光线的成分。

*表面散射：表示光线进入和离开物体表面的非镜面散射成分。

*自发光：表示物体本身发出的光。

PBR材质

PBR材质使用一组参数来描述光的物理行为：

*粗糙度：表面反射光线时镜面行为的程度。

*金属度：表面反射光线时金属成分的程度。

*法线贴图：存储表面纹理信息的贴图，影响光与表面的相互作用。

PBR渲染方程

PBR渲染方程将传入的光照与PBR材质参数相结合，计算表面的最终外观：

```

Lo=Li*(Kd*Fr*Do+Ks*Fr*Fo+Kt*Ft*T)

```

其中：

*Lo：传播亮度

*Li：传入亮度

*Kd：漫反射系数

*Fr：菲涅耳反射

*Do：漫反射分布函数

*Ks：镜面反射系数

*Fo：镜面反射分布函数

*Kt：透射系数

*Ft：透射分布函数

*T：透射

PBR在光照合成中的应用

PBR在光照合成中的应用包括：

*从图像恢复光照：通过反向PBR渲染方程，可以从图像中恢复照明信息。

*创建逼真的合成图像：通过使用PBR材质，可以创建具有真实感照明特性的合成图像。

*增强图像处理：PBR技术可用于增强图像处理操作，如去噪和对比度增强。

优点

*物理精度：PBR基于物理原理，因此产生逼真的结果。

*通用性：PBR模型适用于广泛的材料和照明条件。

*与测量数据的兼容性：PBR模型可以与从实际场景中采集的测量数据相结合。

限制

*计算强度：PBR渲染可能需要大量的计算时间。

*数据需求：PBR模型需要大量关于材料和照明条件的数据。

*逼近：PBR模型可能不是所有材料的完美逼近。

结论

基于物理的渲染在计算摄影中为光照合成提供了强大的工具。其物理准确性和通用性使其成为从图像恢复照明信息、创建逼真的合成图像以及增强图像处理操作的理想选择。尽管存在一些限制，但PBR技术在计算机图形、电影制作和摄影等领域正变得越来越普遍。第五部分光照环境和物体材质估计关键词关键要点【光照和阴影估计】

1.光照方向和强度的估计：利用图像信息，结合先验知识和优化算法，估计光照源的位置和强度。

2.阴影检测和提取：识别图像中的阴影区域，并将其与物体表面的其他部分区分开来。

3.阴影遮挡建模：考虑物体形状和光照条件，合理地生成阴影遮挡模型，提高图像理解的准确性。

【物体材质估计】

光照环境和物体材质估计

在计算摄影中，光照环境和物体材质估计是至关重要的，因为它们为计算机视觉和图像处理任务提供了基础。了解光照环境和物体材质可以帮助我们解决各种问题，包括：

*图像增强：自动调节图像亮度、对比度和色彩，以获得更好的视觉效果。

*图像分割：将图像分割成不同的区域，根据它们的材质或光照条件。

*3D重建：从2D图像重建3D场景，需要了解光照环境和物体材质才能获得准确的结果。

*增强现实(AR)：将虚拟物体叠加到真实场景中，需要匹配虚拟物体的照明和材质以获得逼真的效果。

光照环境估计

光照环境估计的目标是确定光照来源的位置和强度、环境光的强度以及光照的特性（如颜色、方向性等）。这可以通过以下方法实现：

*单图像方法：从单个图像中估计光照环境，通常使用统计模型或机器学习技术。

*多图像方法：利用多张图像，通过比较不同视图下的图像推断光照环境。

*视频分析方法：从视频序列中估计光照环境，利用时间信息来提高估计的准确性。

物体材质估计

物体材质估计旨在确定物体的表面特性，如漫反射率、镜面反射率和粗糙度。这可以通过以下方法实现：

*成像光谱仪方法：使用成像光谱仪捕获不同波长的光线，根据物体的光谱反射率估计其材质。

*多角度成像方法：从物体在不同照明和观察条件下的多张图像中估计其材质，利用光照和视角变化对材质的影响。

*机器学习方法：使用机器学习算法从图像数据中学习物体材质的特征，并根据这些特征进行估计。

应用

光照环境和物体材质估计在各种应用中都有重要作用，包括：

*摄影：改善图像质量，实现更逼真的色彩和曝光。

*计算机图形：创建逼真的3D场景，渲染出具有正确材质和光照属性的物体。

*机器人视觉：理解和处理真实世界的场景，通过准确估计光照和材质来增强物体识别和导航能力。

*医学成像：分析医学图像以诊断疾病，光照和材质估计对于可视化和分割解剖结构至关重要。

研究进展

光照环境和物体材质估计领域的研究正在不断取得进展，重点关注以下方面：

*提高估计精度：开发新的方法和算法，以提高光照环境和物体材质估计的准确性，增强计算机视觉和图像处理任务的性能。

*减少计算成本：探索高效的算法，在保持准确性的同时降低光照环境和物体材质估计的计算成本。

*扩大适用性：拓展光照环境和物体材质估计方法的适用性，处理具有挑战性的照明条件、复杂材质和动态场景。

结论

光照环境和物体材质估计在计算摄影中至关重要，为计算机视觉和图像处理任务提供了基础。通过不断改进估计方法和算法，我们能够获得更好的视觉效果、更准确的场景理解和更强大的应用程序。第六部分低光和极光条件下的光照建模关键词关键要点低光照条件下的光照建模

1.噪声建模：开发复杂的噪声模型，以准确模拟低光照条件下图像中的噪声特性，从而改善去噪效果。

2.弱纹理区域的光照恢复：设计方法来恢复低光照图像中弱纹理区域的光照信息，避免过度平滑和细节丢失。

3.HDR合成：探索使用基于学习的方法将多张低光照图像融合为具有更高动态范围的HDR图像，以扩展可视性。

极光条件下的光照建模

1.极光观测建模：建立模型来模拟极光在图像中的形状、颜色和强度变化，以协助极光研究者进行科学分析。

2.极光分离：开发算法来从极光图像中隔离极光分量，从而消除其他光污染源的影响，并提高极光数据的准确性。

3.极光颜色增强：探索色彩增强技术，以增强极光图像中极光的可见性和生动性，为视觉吸引力和科学研究提供支持。低光和极光条件下的光照建模

简介

在计算摄影中，光照建模在图像质量和理解方面至关重要。在低光和极光条件下，光照建模具有独特的挑战。本文将介绍这些困难条件下的光照建模技术。

低光条件下的光照建模

在低光条件下，场景中的光线强度较低，这对光照建模提出了挑战。一些常用的技术包括：

*图像融合：融合多张不同曝光时间的图像，以提高动态范围并减少噪点。

*基于学习的方法：使用深度学习模型从低光图像中恢复高光照图像。

*去噪算法：应用去噪滤波器来减少图像中由于光线不足而产生的噪点。

极光条件下的光照建模

极光是由太阳风与地球磁场相互作用产生的自然光显示。光照建模对于准确再现极光的颜色和形状至关重要。一些专门的极光建模技术包括：

*物理模型：使用物理原理，如瑞利散射和米散射，来模拟极光的光学性质。

*基于图像的方法：直接从极光图像中提取特征，以构建光照模型。

*生成对抗网络（GAN）：使用对抗训练生成逼真的极光图像。

评估和比较

对不同光照建模技术进行评估和比较对于确定最佳方法至关重要。一些常用的评估指标包括：

*平均绝对误差（MAE）：测量预测光照与真实光照之间的平均差异。

*峰值信噪比（PSNR）：测量图像中信号与噪声的比率。

*结构相似性（SSIM）：测量图像的结构相似性。

应用

低光和极光条件下的光照建模在各种应用中都有应用，包括：

*计算机视觉：增强物体检测和跟踪、场景理解和图像分割。

*增强现实（AR）：创建逼真的AR体验，将虚拟物体融入现实世界。

*电影制作：改善低光和极光场景的照明和色调映射。

结论

光照建模在低光和极光条件下具有独特的挑战。本文回顾了这些困难条件下的各种光照建模技术。通过使用图像融合、基于学习的方法和物理模型，我们可以准确再现这些场景中的光照条件，从而改善图像质量和增强计算摄影的应用。第七部分多视图光照建模的融合和对齐关键词关键要点多视图光照建模的融合

1.视图一致性融合：通过图像配准和变换技术，将不同视角图像中的光照信息对齐到一个共同的参考系，以消除几何失真和实现一致的光照表示。

2.特征描述融合：提取不同图像中的显著光照特征，例如边缘、梯度和纹理，并使用融合算法组合这些特征，以创建丰富且鲁棒的光照表示。

3.机器学习融合：利用机器学习算法，例如神经网络，从多个图像中学习光照模式和关系，并生成融合后的、更准确的光照模型。

多视图光照建模的对齐

1.图像配准：使用特征匹配、互相关和光流等算法，将不同图像几何对齐，确保像素对应位置具有相似的光照分布。

2.场景重建：通过估计相机参数和三维场景结构，在真实世界中重建场景的几何形状，以便将光照信息准确地映射到物体表面。

3.光传输方程建模：使用光传输方程等模型来模拟光在场景中的传播和反射，从而提供精确的光照估计和对齐。多视图光照建模的融合和对齐

多视图光照建模通过整合来自多张图像的光照信息，重建场景的照明条件。为了实现准确的光照估计，需要融合和对齐来自不同视角的光照模型。本文介绍了多视图光照建模中的融合和对齐技术。

融合

融合是将来自不同视图的光照模型合并为单一表示的过程。有两种常见的融合技术：

*基于图像的面向像素融合：将不同视角图像的每个像素的光照估计值融合在一起。常见的技术包括平均、中值和加权融合。

*基于模型的、面向补丁的融合：将光照模型划分为较小的补丁，然后将它们融合在一起。这允许在不同视角之间进行局部对齐。

对齐

对齐是确保来自不同视图的光照模型在融合前正确对齐的过程。对齐可通过以下步骤实现：

*基于特征的对应关系：使用特征检测方法识别图像中的特征，然后使用这些特征建立对应关系。

*基于几何的对应关系：利用相机位姿估计和场景几何信息，确定图像中的对应点。

*基于图像的变形：使用变形算法将图像从一个视角变形到另一个视角，从而实现对齐。

常见融合和对齐算法

*图像平均融合：计算不同视图图像每个像素的光照估计值的平均值。

*正则化融合：使用正则化项约束融合过程，以获得更平滑的光照估计值。

*基于SIFT特征的对应关系：使用尺度不变特征变换(SIFT)检测图像中的特征，并基于这些特征建立对应关系。

*基于几何估计的对应关系：使用结构从运动或多视图立体视觉技术估计相机位姿和场景几何，以确定对应点。

*薄板样条变形：使用薄板样条算法将图像从一个视角变形到另一个视角，从而实现对齐。

融合和对齐的应用

多视图光照建模的融合和对齐在计算机视觉和计算机图形学中有着广泛的应用，包括：

*环境光重建：估计场景中全局照明条件。

*表面光照估计：确定场景中对象的表面照明。

*增强现实：将虚拟内容与真实世界场景相融合。

*图像增强：通过应用更逼真的光照来改善图像质量。

当前挑战和未来方向

多视图光照建模的融合和对齐仍然面临以下挑战：

*光照估计的不确定性：不同视角的光照估计可能存在差异，导致融合困难。

*复杂场景的对齐：具有复杂几何形状和遮挡的场景需要更复杂的对齐算法。

*实时处理：实时处理多视图光照建模需要高效的融合和对齐算法。

未来的研究方向包括：

*鲁棒融合算法：开发对光照估计不确定性更鲁棒的融合算法。

*基于深度学习的对齐：利用深度学习技术自动化对齐过程。

*实时融合和对齐：设计用于实时处理的快速且准确的算法。第八部分光照建模在计算机视觉和增强现实中的应用关键词关键要点【增强现实中的光照建模】：

1.光照建模在增强现实（AR）中至关重要，因为它允许虚拟对象与真实环境无缝交互，创造逼真的增强体验。

2.通过准确建模光照，AR系统可以根据环境照明条件调整虚拟对象的亮度、阴影和反射，使其与周围环境融为一体。

3.例如，在室内AR应用中，光照建模可以模拟来自窗户、灯具和反射表面的间接光照，为虚拟对象提供自然的外观。

【计算机视觉中的光照建模】：

光照建模在计算机视觉和增强现实中的应用

计算机视觉

光照建模在计算机视觉中发挥着至关重要的作用，使计算机能够感知和理解三维场景。具体应用包括：

*三维重建：光照建模有助于从图像序列中重建准确的三维模型。它可以估计物体表面法线和深度图，为重建过程提供关键信息。

*场景感知：光照建模可以帮助计算机识别和理解场景中的对象。它可以提供关于对象形状、纹理和照明的线索，从而提高物体识别的准确性。

*动作识别：光照建模用于分析人类动作和手势。它可以估计肢体姿势和运动，从而为动作理解和手势识别提供基础。

*图像增强：光照建模可以改善图像质量，特别是低光照或噪声严重的图像。通过估计光照条件，它可以调整对比度、颜色和亮度，从而增强视觉效果。

增强现实

在增强现实(AR)中，光照建模对于创造逼真的虚拟体验至关重要。具体应用包括：

*虚拟对象放置：光照建模确保虚拟对象与真实场景中的光照条件相融合。它可以模拟对象在周围环境中的阴影和反射，从而创造出真实感。

*场景增强：光照建模可以增强真实场景，添加虚拟元素或突出特定特征。它可以用于创建互动式导览或信息丰富的叠加信息。

*AR游戏：光照建模在AR游戏中扮演着关键角色，创造出沉浸式和动态的环境。它可以随时间改变光照条件，影响角色的移动和玩家的体验。

*虚拟试妆：光照建模用于虚拟试妆应用程序，模拟用户在不同光照条件下佩戴虚拟物品的外观。它可以提供准确的阴影和反射，帮助用户做出明智的时尚决定。

具体范例

下面是一些光照建模