您正在收看的，不是中国梦之队的跳水比赛，而是 ICLR 2025 的评审现场。
虽说满分论文不是前无古人，后无来者，但放在平均分才 4.76 的 ICLR，怎么不算是相当炸裂的存在呢。
https://papercopilot.com/statistics/iclr-statistics/iclr-2025-statistics/
这篇征服了列位审稿人的论文，正是 ControlNet 作者张吕敏的新作 IC-Light。我们很少看到一篇论文，能够让四位审稿人给出高度一致的「Rating: 10: strong accept, should be highlighted at the conference」。
早在向 ICLR 投稿之前，IC-Light 就已经在 Github 上开源半年了，收获了 5.8k 的星标，足见其效果之优秀。
最初版本是基于 SD 1.5 和 SDXL 实现的，而就在前几天，团队又推出了 V2 版本，适配了 Flux，效果也更上一层楼。
感兴趣的朋友们，可以直接试玩。
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Github 项目：
https://github.com/lllyasviel/IC-Light?tab=readme-ov-file
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V2 版本：
https://github.com/lllyasviel/IC-Light/discussions/98
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试玩链接：
https://huggingface.co/spaces/lllyasviel/IC-Light
IC-Light 是一个基于扩散模型的照明编辑模型，可以通过文本精准控制图像的光照效果。
也就是说，要放在 PS 里打开蒙版、打开 alpha 通道，调试明暗分离才能搞定的光影效果，用上 IC-Light，就变成了「动动嘴皮子的事」。
输入 prompt，要让光从窗户里打进来，于是就能看到阳光透过雨后的窗户，在人物侧脸打出柔和的轮廓光。
IC-Light 不仅精准地还原了光线的方向，还精准地呈现了光透过玻璃的漫射效果。
对霓虹灯这样的人工光源，IC-Light 的效果同样出色。
根据提示词，原本在教室里的场景立马爆改赛博朋克风格：霓虹灯的红蓝双色打在人物身上，营造出深夜都市特有的科技感和未来感。
模型不仅准确还原了霓虹灯的色彩渗透效果，还保持了人物的一致性。
IC-Light 还支持上传背景图片，来改变原图的光照。
而说到 ControlNet，大家应该都不陌生，它可是解决了 AI 绘画界一个老大难问题。
Github 项目：https://github.com/lllyasviel/ControlNet
之前，Stable Diffusion 最让人头疼的就是无法精确控制图像细节。不管是构图、动作、面部特征还是空间关系，即便提示词已经做了很详细的规定，但 SD 生成的结果，依然要坚持 AI 独特的想法。
但 ControlNet 的出现就好像是给 SD 装上了「方向盘」，许多商业化的工作流也因此催生。
学术应用两开花，ControlNet 在 ICCV 2023 摘下了马尔奖（最佳论文奖）的桂冠。
虽然很多业内人士表示在卷得飞起的图片生成领域，真正的突破越来越难。但张吕敏似乎总能另辟蹊径，每次出手都能精准命中用户需求。这一次也不例外。
在现实世界中，光照和物体表面的材质是紧密关联的。比如你看到一个物体时，很难分清楚是光线还是材质，让物体呈现出是我们眼中样子。因此，在让 AI 编辑光线时，也很难做到不改变物体本身的材质。
以前的研究想通过构建特定的数据集来解决这个问题，但收效甚微。而 IC-Light 的作者发现用 AI 合成生成的数据加上一些人工处理，能达到不错的效果。这个发现对整个研究领域都有启发意义。
ICLR 2025 刚放榜之时，IC-Light 就凭借「10-10-8-8」稳坐最高分论文的宝座。
审稿人们在审稿意见里也不乏赞美之词：
「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！」
在 rebuttal 结束，补了一些参考文献和实验之后。那两位给 8 分的审稿人也欣然改成了满分。
