CVPR 2025：无需物理引擎，一个模型搞定图像渲染与分解

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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。

该研究出自港科大广州以及趣丸科技，他们首创双流扩散框架Uni-Renderer，将渲染（生成图像）与逆渲染（分解材质、光照、几何）统一到单一扩散框架，实现“生成即分解”的闭环能力。

相关成果已被CVPR 2025接收，代码与数据全面开源。

研究团队表示，这一成果未来将重塑影视、游戏、AR/VR等产业的视觉生成管线。

首创双流扩散框架

正如开头提到，渲染是通过光线追踪或路径追踪，生成高质量的图像；逆渲染是在RGB图像中提取出对象属性，比如金属度、粗糙度以及光照细节。

传统方法需独立建模训练渲染器与逆渲染器，计算成本高效率低泛化差，两个过程也缺乏联系，精度和属性分解效果都有限。

而Uni-Renderer的双流扩散架构将两个过程建模为双条件生成任务，生成时以材质、光照为条件输出图像，分解时以图像为条件反推内在属性：

其中渲染流负责生成RGB图像：以VAE编码材质、法线、光照为条件，通过扩散过程生成图像，支持动态调整粗糙度/金属值（如“光滑棒球”秒变“金属质感”）。

而逆渲染流负责处理内在属性：以图像为输入，通过噪声预测网络分解属性， 并在网络内部进行跨流交互，实现信息传递融合优化协同。

此外，团队还采用了差异化的timestep调度策略，通过不同的timestep使模型区分渲染和逆渲染的映射关系，让这两者能更好协同。

最后，鉴于传统逆渲染因“材质-光照-几何”耦合性导致分解模糊。

因此，他们将逆渲染分解得到的属性，再次输入到渲染模块进行再渲染，并借助循环约束确保分解结果可重新生成一致图像，彻底告别“分解即失真”。

实测对比，性能碾压SOTA

1、材质编辑

对比Subias（过曝）、InstructPix2Pix（背景错误），Uni-Renderer精准控制高光与漫反射，如下图中“金属橙子”表面反射环境光照，细节逼真。

2、重光照

如下图所示，输入单张图像，直接替换环境光为“夕阳/霓虹”，模型自动调整漫反射与镜面反射，光影过渡自然，超越NvDiffRec的生硬效果。

3、真实场景

下图中，“水壶”逆渲染成功解析高频环境光，金属质感与粗糙度误差仅3%。

概括而言，通过在生成阶段，以材质、光照为条件输出图像；分解阶段，以图像为条件反推内在属性，效率提升了200%。

同时，Uni-Renderer强制内在属性与图像的一致性，在公开测试集上材质估计误差降低40%，光照分解PSNR提升30%。

另外，研究基于Objaverse构建业界最大规模多材质合成数据集，涵盖20万3D对象、121种材质/光照组合，支持高分辨率（1024×1024）训练。模型在未见过的真实场景中（如金属水壶、手机支架）仍能精准分解高光、粗糙度与复杂光照。

在渲染任务中，PSNR达30.72（对比基线28.09），逆渲染任务中，材质估计MSE仅0.118（优化方法0.316）；重光照效果超越GaussianShader等方案，真实感拉满。

开源即用

目前团队对Uni-renderer同步进行了开源，包括：

• 代码库：支持一键训练/推理，兼容PyTorch生态；
• 合成数据集：20万对象+百万级材质-光照组合，涵盖数理化生多领域；
• 预训练模型：即插即用于游戏资产生成、影视后期、工业设计等场景。

这项研究的作者为陈知非, 许添硕以及葛汶杭，他们是来自于香港科技大学（广州）ENVISION实验室的博士生，师从陈颖聪教授。

（ENVISION实验室专注于视觉生成模型的研究，致力于探索其基本原理，以提高模型的质量、效率、多样性和可控性。）

小结一下，Uni-Renderer的提出，标志着视觉生成与解析从“分而治之”迈入“统一智能”时代。

其双流架构与循环约束机制，为跨任务联合优化提供了全新范式。

未来，团队将进一步融合真实数据，攻克复杂动态场景，让人工智能成为“全能视觉工程师”。

论文链接： https://arxiv.org/pdf/2412.15050 GitHub代码： https://yuevii.github.io/unir...

实验室官网：https://envision-research.hku...

— 完 —

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