UniLight: कंप्यूटर विज़न और ग्राफिक्स के लिए एकीकृत मल्टीमॉडल प्रकाश प्रतिनिधित्व

1. परिचय एवं अवलोकन

प्रकाश कंप्यूटर विज़न और ग्राफिक्स में दृश्य उपस्थिति का एक मौलिक लेकिन कुख्यात रूप से जटिल घटक है। पारंपरिक प्रतिनिधित्व - परिवेश मानचित्र, विकिरण मानचित्र, गोलाकार हार्मोनिक्स और पाठ्य विवरण - काफी हद तक असंगत हैं, जो क्रॉस-मोडल प्रकाश समझ और हेरफेर के लिए एक बड़ी बाधा उत्पन्न करते हैं।UniLight इन विभिन्न मोडैलिटीज़ को एकीकृत करने वाले संयुक्त अव्यक्त स्थान का प्रस्ताव करके, इस विखंडन समस्या का समाधान किया गया है।

इसकी मूल नवीनता इस तथ्य में निहित है कि मोडैलिटी-विशिष्ट एन्कोडर (टेक्स्ट, छवि, विकिरण और परिवेश मानचित्र के लिए) को एक कंट्रास्टिव लर्निंग फ्रेमवर्क का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है, जो उनके प्रतिनिधित्व को एक साझा उच्च-आयामी स्थान में संरेखित होने के लिए बाध्य करता है। गोलाकार हार्मोनिक गुणांकों की भविष्यवाणी करने वाला एक सहायक कार्य मॉडल की दिशात्मक प्रकाश व्यवस्था गुणों की समझ को मजबूत करता है।

मूल अंतर्दृष्टि

एकता:पहले से असंगत प्रकाश प्रारूपों से एकल, सुसंगत प्रतिनिधित्व बनाना।
लचीलापन:क्रॉस-मोडल रिट्रीवल और कंडीशनल जनरेशन जैसे नवीन अनुप्रयोगों का समर्थन करता है।
डेटा-संचालित:स्केलेबल मल्टीमोडल डेटा पाइपलाइन का उपयोग करके प्रशिक्षित किया गया।

2. मूलभूत विधि

UniLight का आर्किटेक्चर कई स्रोतों से प्रकाश जानकारी निकालने और इसे एक साझा एम्बेडिंग स्थान में समन्वित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

2.1 संयुक्त अव्यक्त स्थान वास्तुकला

यह मॉडल एक साझा संभावित स्थान $\mathcal{Z} \subset \mathbb{R}^d$ स्थापित करता है, जहाँ $d$ एम्बेडिंग आयाम है। प्रत्येक इनपुट मोडैलिटी $x_m$ (जहाँ $m \in \{\text{text, image, irradiance, envmap}\}$) एक समर्पित एनकोडर $E_m$ द्वारा संसाधित की जाती है, ताकि एम्बेडिंग $z_m = E_m(x_m) \in \mathcal{Z}$ उत्पन्न हो। लक्ष्य यह सुनिश्चित करना है कि समान प्रकाश व्यवस्था का वर्णन करते समय, विभिन्न मोडैलिटीज़ के $z_m$ निकटता से संरेखित हों।

2.2 मोडल-विशिष्ट एनकोडर

टेक्स्ट एनकोडर:ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर पर आधारित (उदाहरण के लिए, CLIP-शैली का टेक्स्ट एनकोडर), जिसका उपयोग प्राकृतिक भाषा विवरणों को संसाधित करने के लिए किया जाता है, जैसे "बाहरी, उज्ज्वल और ऊपरी दाएं से सीधी धूप"।
छवि/पर्यावरण मानचित्र/विकिरणता एनकोडर:प्रकाश के द्वि-आयामी दृश्य प्रतिनिधित्व (HDR पर्यावरण मानचित्र, विकिरणता मानचित्र, या साधारण छवि) को संसाधित करने के लिए विज़ुअल ट्रांसफॉर्मर (ViT) का उपयोग करता है।

2.3 प्रशिक्षण लक्ष्य

प्रशिक्षण दो प्रमुख उद्देश्यों को जोड़ता है:

कंट्रास्टिव लॉस ($\mathcal{L}_{cont}$):नॉइज़ कंट्रास्टिव एस्टीमेशन (जैसे InfoNCE) का उपयोग करते हुए, विभिन्न मोडैलिटीज़ से एक ही प्रकाश दृश्य के एम्बेडिंग्स (पॉज़िटिव पेयर) को नज़दीक लाया जाता है और विभिन्न दृश्यों के एम्बेडिंग्स (नेगेटिव पेयर) को दूर धकेला जाता है। $N$ मल्टीमोडल पेयर वाले एक बैच के लिए, एंकर $i$ के लिए लॉस है:
स्फेरिकल हार्मोनिक्स सहायक हानि ($\mathcal{L}_{sh}$):एक मल्टीलेयर पर्सेप्ट्रॉन (MLP) हेड संयुक्त एम्बेडिंग $z$ से तीसरे क्रम के स्फेरिकल हार्मोनिक्स (SH) प्रतिनिधित्व के गुणांकों का पूर्वानुमान लगाता है। यह रिग्रेशन लॉस $\mathcal{L}_{sh} = ||\hat{Y} - Y||_2^2$ स्पष्ट रूप से दिशात्मक प्रकाश जानकारी को एन्कोड करने के लिए मजबूर करता है, जो रीलाइटिंग जैसे कार्यों के लिए महत्वपूर्ण है।

कुल हानि $\mathcal{L} = \mathcal{L}_{cont} + \lambda \mathcal{L}_{sh}$ है, जहाँ $\lambda$ दो पदों को संतुलित करने के लिए उपयोग किया जाता है।

3. तकनीकी कार्यान्वयन

3.1 गणितीय सूत्र

दिशात्मकता को पकड़ने के लिए गोलाकार हार्मोनिक्स पूर्वानुमान महत्वपूर्ण है। गोलाकार हार्मोनिक्स $Y_l^m(\theta, \phi)$ एक गोले की सतह पर ऑर्थोगोनल आधार बनाते हैं। प्रकाश को इस प्रकार अनुमानित किया जा सकता है:

3.2 डेटा पाइपलाइन

मल्टीमॉडल पाइपलाइन एक HDR एनवायरनमेंट मैप के कोर डेटासेट से शुरू होती है। इस डेटा से, सिंथेटिक इरेडिएंस मैप्स रेंडर किए जाते हैं, जबकि संबंधित टेक्स्ट विवरण मेटाडेटा से प्राप्त किए जाते हैं या विज़ुअल लैंग्वेज मॉडल का उपयोग करके जनरेट किए जाते हैं। यह पाइपलाइन एकल स्रोत मोडैलिटी से बड़े पैमाने पर, युग्मित मल्टीमॉडल ट्रेनिंग डेटा बनाना संभव बनाती है।

4. प्रयोगात्मक परिणाम

UniLight का मूल्यांकन तीन डाउनस्ट्रीम टास्क पर किया गया, जिसमें इसके यूनिफाइड रिप्रेजेंटेशन की उपयोगिता प्रदर्शित की गई।

4.1 प्रकाश-आधारित पुनर्प्राप्ति

कार्य:एक मोडल क्वेरी (जैसे पाठ) दी गई है, दूसरे मोडल के डेटाबेस (जैसे परिवेश मानचित्र) से सबसे समान प्रकाश उदाहरण पुनर्प्राप्त करें।
परिणाम:UniLight मोडल-विशिष्ट विशेषताओं का उपयोग करने वाली आधार रेखा विधियों से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है। संयुक्त एम्बेडिंग सार्थक क्रॉस-मोडल समानता खोज को सक्षम बनाती है, उदाहरण के लिए, पाठ "नीला आकाश, प्राकृतिक" के आधार पर मेल खाने वाले परिवेश मानचित्र ढूंढना।

4.2 परिवेश मानचित्रण उत्पादन

कार्य:किसी भी इनपुट मोड से प्राप्त UniLight एम्बेडिंग को स्थिति के रूप में उपयोग करते हुए, जनरेटिव मॉडल (जैसे डिफ्यूजन मॉडल) को संचालित कर नवीन उच्च-रिज़ॉल्यूशन HDR पर्यावरण मानचित्र संश्लेषित करना।
परिणाम:उत्पन्न मानचित्र फोटो-यथार्थवादी हैं और शब्दार्थिक रूप से स्थितिजन्य इनपुट (पाठ, छवि या विकिरण) के साथ सुसंगत हैं। मॉडल वैश्विक प्रकाश व्यवस्था के गुणों, जैसे सूर्य की दिशा और आकाश का रंग, को सफलतापूर्वक अवधारित करता है।

4.3 प्रसार मॉडल-आधारित छवि संश्लेषण नियंत्रण

कार्य:UniLight embeddings का उपयोग text-to-image diffusion models में प्रकाश व्यवस्था को निर्देशित करने के लिए किया जाता है, जिससे सामग्री विवरण से अलग स्पष्ट प्रकाश नियंत्रण प्राप्त होता है।
परिणाम:Diffusion प्रक्रिया में प्रकाश embeddings को इंजेक्ट करके (उदाहरण के लिए, cross-attention या adapter modules के माध्यम से), उपयोगकर्ता विशिष्ट, नियंत्रणीय प्रकाश व्यवस्था वाली छवियां उत्पन्न कर सकते हैं जिनका वर्णन पाठ या संदर्भ छवि द्वारा किया गया है, यह शुद्ध प्रॉम्प्ट-आधारित नियंत्रण की तुलना में एक महत्वपूर्ण प्रगति है।

Performance Summary

Retrieval Accuracy (Top-1):मोडल-विशिष्ट आधार रेखा से लगभग 15-25% अधिक।
उत्पन्न FID स्कोर:SH सहायक हानि के बिना अवशेष मॉडल की तुलना में लगभग 10% सुधार।
उपयोगकर्ता प्राथमिकताएँ (प्रकाश नियंत्रण):70% से अधिक उपयोगकर्ता बेसलाइन डिफ्यूजन मॉडल के आउटपुट की तुलना में UniLight द्वारा निर्देशित उत्पन्न छवियों को प्राथमिकता देते हैं।

5. विश्लेषणात्मक ढांचा एवं केस अध्ययन

फ्रेमवर्क अनुप्रयोग:एक प्रकाश अनुमान विधि का विश्लेषण करने के लिए, हम इसका मूल्यांकन करने के लिए एक लागू कर सकते हैंप्रतिनिधित्व क्षमता、क्रॉस-मॉडल लचीलापन和डाउनस्ट्रीम टास्क प्रदर्शनका ढांचा।

केस स्टडी - वर्चुअल उत्पाद फोटोग्राफी:

उद्देश्य:उपयोगकर्ता द्वारा अपलोड की गई सूर्यास्त तस्वीर से मेल खाती रोशनी में स्नीकर्स के 3D मॉडल का रेंडर करना।
UniLight का उपयोग करने की प्रक्रिया:
- उपयोगकर्ता के संदर्भ छवि को छवि एनकोडर द्वारा संयुक्त अव्यक्त स्थान $\mathcal{Z}$ में एन्कोड किया जाता है।
- इस प्रकाश एम्बेडिंग $z_{img}$ को पुनः प्राप्त करें।
- विकल्प A (पुनः प्राप्ति): रेंडरर के लिए पुस्तकालय से सबसे समान मौजूदा HDR पर्यावरण मानचित्र खोजें।
- विकल्प B (उत्पन्न): एक नवीन, उच्च-गुणवत्ता वाला, विशिष्ट सूर्यास्त टोन के अनुरूप HDR पर्यावरण मानचित्र बनाने के लिए जनरेटर को चलाने की शर्त के रूप में $z_{img}$ का उपयोग करें।
परिणाम:3D स्नीकर पर रेंडर की गई रोशनी धारणा में सूर्यास्त की तस्वीर की गर्म, दिशात्मक चमक से मेल खाती है, जिससे विपणन सामग्री में एक सुसंगत ब्रांड छवि और सौंदर्य नियंत्रण प्राप्त करना संभव हो जाता है।

यह UniLight की सामान्य उपयोगकर्ता इनपुट (मोबाइल फोटो) और पेशेवर ग्राफिक्स पाइपलाइन के बीच की खाई को पाटने में व्यावहारिक मूल्य को प्रदर्शित करता है।

6. आलोचनात्मक विश्लेषण और विशेषज्ञ अंतर्दृष्टि

मुख्य अंतर्दृष्टि:UniLight केवल एक और प्रकाश अनुमानक नहीं है; यह प्रकाश कालिंगुआ फ़्रैंकावास्तविक सफलता प्रकाश को एक मोड-स्वतंत्र प्रथम-श्रेणी अवधारणा के रूप में देखने में निहित है, जो CLIP द्वारा छवियों और पाठ के लिए बनाए गए संयुक्त स्थान के समान है। यह परिवर्तनअनुमान到अनुवादइसका पुनः स्थान निर्धारण ही उसकी लचीलेपन को मुक्त करने की कुंजी है।

तार्किक प्रवाह और रणनीतिक स्थिति:यह पेपर इस क्षेत्र की विखंडन समस्या को सही ढंग से इंगित करता है - एक "बेबेल टावर" जहां एक गोलाकार हार्मोनिक फ़ंक्शन टेक्स्ट प्रॉम्प्ट के साथ संवाद नहीं कर सकता। उनका समाधान एक सिद्ध पैटर्न का अनुसरण करता है: संरेखण के लिए कंट्रास्टिव लर्निंग (SimCLR और CLIP जैसे कार्यों द्वारा लोकप्रिय), और एक डोमेन-विशिष्ट रेगुलराइज़र (SH पूर्वानुमान)। यह शुद्ध नीले आकाश अनुसंधान के बजाय, चतुर इंजीनियरिंग है। यह UniLight को फलते-फूलते जनरेटिव AI विश्व (जिसे नियंत्रण की आवश्यकता है) और ग्राफ़िक्स पाइपलाइन की सटीक मांगों (जिसे पैरामीटर की आवश्यकता है) के बीच एक आवश्यक मिडलवेयर के रूप में स्थापित करता है।

शक्तियाँ और कमियाँ:

लाभ:मल्टीमॉडल डेटा पाइपलाइन एक प्रमुख संपत्ति है, जो दुर्लभता की समस्या को स्केलेबिलिटी लाभ में बदल देती है। SH पूर्वानुमान को सहायक कार्य के रूप में चुनना चतुराई भरा है — यह महत्वपूर्ण भौतिक पूर्व ज्ञान (दिशात्मकता) को मूलतः पूरी तरह से डेटा-संचालित एम्बेडिंग में समाहित कर देता है।
कमियाँ और अंतराल:यह शोधपत्र स्पष्ट रूप से टालता हैस्थानिक परिवर्तनकी प्रकाश व्यवस्था समस्या। अधिकांश वास्तविक दुनिया के दृश्यों में जटिल छायाएँ और स्थानीय प्रकाश स्रोत होते हैं। क्या छवि एनकोडर से एकल वैश्विक एम्बेडिंग वास्तव में इन्हें पकड़ सकती है? संभवतः नहीं। यह गैर-लैम्बर्टियन या जटिल इंटीरियर दृश्यों में इसके अनुप्रयोग को सीमित करता है। इसके अलावा, हालांकि यह जनन के लिए डिफ्यूज़न मॉडल का उपयोग करता है, युग्मन की निकटता स्पष्ट नहीं है। क्या यह सरल सशर्त नियंत्रण है, या ControlNet जैसा अधिक जटिल नियंत्रण? यहाँ वास्तुकला विवरण का अभाव, पुनरुत्पादनशीलता के लिए एक अफसोस है।

NeRF-आधारित अंतर्निहित प्रकाश विधियों (जैसे NeILF) की तुलना में, UniLight संपादन में अधिक व्यावहारिक है, लेकिन भौतिक सटीकता कम है। यह प्रयोज्यता और गति के लिए कुछ सटीकता का व्यापार करता है - कई अनुप्रयोगों के लिए, यह एक उचित समझौता है।

क्रियात्मक अंतर्दृष्टि:

शोधकर्ताओं के लिए:यहाँ सबसे बड़ा अनखुला दरवाजा "एकीकृत प्रतिनिधित्व" की अवधारणा को विस्तारित करना हैसमय(वीडियो के लिए प्रकाश अनुक्रम) औरस्थान(प्रति पिक्सेल या प्रति ऑब्जेक्ट एम्बेडिंग)। अगला कदम एक "UniLight++" विकसित करना है जो प्रकाश परिवहन समीकरण की पूरी जटिलता (केवल दूर के प्रकाशीकरण को ही नहीं) को संभाल सके।
व्यवसाय में लगे पेशेवरों (तकनीकी प्रमुख, उत्पाद प्रबंधक) के लिए:यह तकनीक डिजिटल कंटेंट क्रिएशन टूल्स में पायलट इंटीग्रेशन के लिए तैयार है। सबसे सीधा अनुप्रयोग कॉन्सेप्ट आर्ट और प्री-विज़ुअलाइज़ेशन है: कलाकारों को टेक्स्ट या इमेज के साथ लाइटिंग लाइब्रेरी खोजने की अनुमति देना, या मूड बोर्ड के आधार पर सुसंगत प्रकाश व्यवस्था वाले दृश्य स्केच तेजी से तैयार करना। Unity या Unreal जैसे इंजनों के साथ प्लग-इन के माध्यम से एकीकरण को प्राथमिकता दें, जो UniLight एम्बेडिंग को मूल लाइट प्रोब में परिवर्तित करता है।
निवेशकों के लिए:उन कंपनियों पर दांव लगाएं जो रचनात्मक क्षेत्रों के लिए जेनरेटिव AI के "बुनियादी ढांचे" का निर्माण कर रही हैं। UniLight उस प्रकार की बुनियादी ढांचा तकनीक का प्रतिनिधित्व करता है जो बेहतर नियंत्रण सक्षम करती है, और जैसे-जैसे जेनरेटिव मॉडल नवीनता से उत्पादन उपकरणों में बदलेंगे, यह तकनीक महत्वपूर्ण होगी। प्रकाश डेटा और उपकरण बाजार विघटन के कगार पर है।

संक्षेप में, UniLight एक महत्वपूर्ण और व्यावहारिक कदम आगे है। यह प्रकाश की सभी समस्याओं का समाधान नहीं करता, लेकिन यह प्रकाश के आसपास कीसंचारसमस्या, और यह हमेशा एक प्रमुख बाधा रही है। इसकी सफलता इस बात पर निर्भर करेगी कि इसे कलाकारों और डेवलपर्स के मानक टूलचेन में कितनी तेजी से एकीकृत किया जाता है।

7. भविष्य के अनुप्रयोग और दिशाएं

संवर्धित वास्तविकता और आभासी वास्तविकता (AR/VR):स्मार्टफोन कैमरे के वीडियो स्ट्रीम (छवि मोड) से वास्तविक समय में परिवेश प्रकाश का अनुमान लगाना, ताकि उपयोगकर्ता के वातावरण में रखी गई आभासी वस्तुओं को यथार्थवादी रूप से प्रकाशित किया जा सके।
स्वचालित सामग्री निर्माण:फिल्म और गेम निर्माण पाइपलाइन में एकीकृत करना, जो निर्देशक के नोट्स (पाठ) या संदर्भ फोटोग्राफी (छवि) के आधार पर स्वचालित रूप से प्रकाश व्यवस्था सेट करता है।
वास्तुकला दृश्यीकरण और आंतरिक डिजाइन:ग्राहकों को वांछित प्रकाश व्यवस्था का वर्णन करने की अनुमति दें (जैसे "आरामदायक शाम का लाउंज") और तुरंत उस प्रकाश व्यवस्था के तहत 3D वास्तुकला मॉडल को दृश्यमान बनाएं।
न्यूरल रेंडरिंग और इनवर्स ग्राफिक्स:एकल छवि से ज्यामिति, सामग्री और प्रकाश को अधिक प्रभावी ढंग से अलग करने में मदद करने के लिए व्युत्क्रम रेंडरिंग कार्य के लिए एक मजबूत प्रकाश पूर्वानुमान के रूप में।
अनुसंधान दिशा - गतिशील प्रकाश व्यवस्था:वीडियो रीलाइटिंग और संपादन के लिए समय के साथ प्रकाश परिवर्तनों को मॉडल करने के लिए ढांचे का विस्तार करना।
अनुसंधान दिशा - व्यक्तिगत प्रकाश व्यवस्था:इंटरैक्शन डेटा से उपयोगकर्ता-विशिष्ट प्रकाश प्राथमिकताएं सीखना और उन्हें जनरेट या संपादित सामग्री पर लागू करना।

8. संदर्भ सूची

Zhang, Z., Georgiev, I., Fischer, M., Hold-Geoffroy, Y., Lalonde, J-F., & Deschaintre, V. (2025). UniLight: A Unified Representation for Lighting. arXiv preprint arXiv:2512.04267.
Mildenhall, B., Srinivasan, P. P., Tancik, M., Barron, J. T., Ramamoorthi, R., & Ng, R. (2020). NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis. ECCV.
Radford, A., Kim, J. W., Hallacy, C., Ramesh, A., et al. (2021). Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision. ICML (CLIP).
Chen, T., Kornblith, S., Norouzi, M., & Hinton, G. (2020). A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations. ICML (SimCLR).
Rombach, R., Blattmann, A., Lorenz, D., Esser, P., & Ommer, B. (2022). High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models. CVPR.
Ramamoorthi, R., & Hanrahan, P. (2001). An Efficient Representation for Irradiance Environment Maps. SIGGRAPH (प्रकाश व्यवस्था के लिए गोलाकार हार्मोनिक्स).