iclr 2025 评审现场惊现罕见一幕：一篇论文获得四个满分（10分）！这在平均分仅为4.76的iclr中实属罕见，可谓惊艳全场。这篇论文名为ic-light，出自controlnet作者张吕敏之手。
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IC-Light已在GitHub开源半年，收获5.8k星标，其优秀效果可见一斑。近日，团队还发布了兼容Flux的V2版本，效果更胜一筹。
IC-Light是一款基于扩散模型的照明编辑工具，可通过文本精确控制图像光照效果。这意味着，以往需要在PS中使用蒙版、alpha通道等繁琐操作才能实现的光影效果，现在只需简单的文本提示即可完成。
IC-Light不仅能精准还原光线方向，还能完美呈现光线透过玻璃的漫射效果，以及霓虹灯等人工光源的色彩渗透和光影效果。它还支持上传背景图片来改变原图光照。
IC-Light的成功，与其前作ControlNet密切相关。ControlNet解决了AI绘画中精确控制图像细节的难题，赋予Stable Diffusion更强的可控性，并获得了ICCV 2023最佳论文奖。
IC-Light的创新之处在于，它利用AI合成数据结合人工处理，巧妙地解决了光照编辑中难以兼顾光线和材质的问题，为该研究领域带来了新的启发。
ICLR 2025评审意见中，对IC-Light赞誉有加，例如“这是一篇精彩论文的典范！”、“我认为所提出的方法和由此产生的工具将立即对许多用户有用！”
论文标题：Scaling In-the-Wild Training for Diffusion-based Illumination Harmonization and Editing by Imposing Consistent Light Transport 论文链接：https://www.php.cn/link/f31bad5d6425dd6d172c786a1bffe4a7
该论文基于光传输独立性原理，提出在训练过程中强加一致光传输（IC-Light）的方法，确保模型在修改光照的同时保留物体材质和细节。 通过大规模数据集训练，IC-Light能够精确处理各种复杂光照场景，并支持多种基础模型（SD1.5、SDXL、Flux）。
论文还进行了详尽的消融实验和定量评估，验证了IC-Light方法的有效性和优越性。 此外，论文还展示了IC-Light在法线贴图生成和艺术照明处理等方面的应用。
