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hola a todos, mi nombre es Ian, estoy presentando nuestro trabajo sobre la estimación del campo de luz neurolight para escenas urbanas con inserción diferenciable de objetos virtuales, este es un trabajo conjunto con wenjung, David Yan y Sanya. La tarea de estimación de iluminación tiene como objetivo entender la distribución de la iluminación a través de la escena, es decir, estimar la función del campo de luz 5D. La estimación de iluminación puede traer activos sintéticos a imágenes reales, por ejemplo, podemos crear inserciones fotorrealistas de contenidos sintéticos. También podemos usar la inserción de objetos como una augmentación de datos, los objetos insertados vienen naturalmente con etiquetas gratuitas y pueden ser utilizados para entrenar modelos de percepción como un detector 3D. Trabajos anteriores también se acercan a la estimación de iluminación, Geofra et al. aprenden a predecir el modelo del cielo a la Infinidad, maneja el nivel HDR pero no puede producir iluminación dependiente de la ubicación y detalles de alta frecuencia. Drew et al. predice un mapa ambiental para cada ubicación de consulta, pero sin garantía de consistencia espacial. Wong et al. predice un volu
