本文提出了一种基于学习的方法，通过手机相机拍摄的低动态范围图像推断出高动态范围、全方位光照。通过使用不同反射功能材料在单个曝光中显示不同的光照提示，我们训练深度神经网络从低动态范围背景图像回归到 HDR 照明。通过图像重照操作，我们与预测光照匹配，实现了渲染虚拟物体进入现实环境中。与现有技术相比，我们对自动曝光和白平衡视频进行训练，提高了室内外场景渲染对象的真实感。

Apr, 2019

本文提出了一种基于深度学习和编码隐空间技术，利用包含 21000 个高动态范围室内环境地图的数据集，从单张室内物体图片中准确预测环境光的方法。

Jun, 2018

本文介绍了一种基于卷积神经网络的方法来从低动态范围（LDR）图像中估算高动态范围（HDR）全景图的户外照明，通过训练网络并提取大量的输入图像与输出照明参数对，本文的方法允许恢复真实感照明条件并能从单一图像中实现逼真的虚拟物体插入。

Nov, 2016

该论文提出了一种名为 “Neural Illumination” 的新方法，将光照预测分解成几个简单的不同 iable 子任务：几何估计、场景完成和 LDR-to-HDR 估计，并表明与以前的方法相比，该方法在定量和定性方面都得到了显着的改进。

Jun, 2019

本文提出了一种使用神经网络从单张 LDR 图像中预测 HDR 户外照明的方法，其核心是利用一种从任何天气条件下的 LDR 全景图精确学习 HDR 照明的方法。通过在合成和真实图像的组合上训练另一个 CNN 来实现以上方法，根据 Lalonde-Matthews 户外照明模型回归参数。该模型被训练来重建天空的外观，并呈现对象被此照明照亮后的外观。作者使用此网络标记了一个大规模的 LDR 全景数据集，并用它们来训练单张图像户外照明估计网络。实验证明，我们的全景和单张图像网络都优于现有技术，并且与先前的工作不同，能够处理从全晴天到阴天的各种天气状况。

Jun, 2019

该研究提出了一种物理动机的深度学习框架，可以解决室内光照估计的问题，通过 SGLV、体积光线跟踪、混合网络、 Monte-Carlo 渲染层和 RNN 等多种技术手段，其可以在单张图片或视频序列上预测整个场景下的光照，达到高质量、实时、高度真实感的场景光照预测和增强渲染。

May, 2023

本文提出了一种使用神经渲染框架的方法，通过利用预测的深度数据和光源分割掩模，从单个图像中编辑复杂室内照明，解决了通过局部 LDR 场景观察从而对 HDR 照明进行建模和分离的难题，其特点在于综合使用场景重建和参数化 3D 照明的方法。

May, 2022

本文介绍了一种基于深度学习算法的深度卷积神经网络，用于从单张曝光照片中预测 HDR 图像信息，可以在各种不同情况下重建出高分辨率、视觉上令人信服的 HDR 图像，具有广泛的应用前景。

Oct, 2017

本文提出了一种基于深度神经网络和卷积神经网络的新型算法来重建高动态范围图像，其方法相较于传统算法在可视化品质和峰值信噪比方面有较大幅度的提高。

Jan, 2018

本研究提出了一种基于学习的逆色调映射方法，利用深度自动编码器从非线性、饱和、低动态范围全景图中回归出线性的高动态范围数据，以验证该方法在捕获户外环境映射和图像匹配等方面的实用性。

Mar, 2017