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重光照
V-RGBX：对内在属性进行精确控制的视频编辑
V-RGBX: Video Editing with Accurate Controls over Intrinsic Properties
把视频逆渲染得到的内在通道（albedo/normal/material/irradiance）当作可编辑的中间表示，用交错条件机制在关键帧上做物理合理的编辑传播，为可控视频生成提供了「先分解再编辑」的可复用范式。
可重光照的全息人物：从稀疏视角捕捉并重光照动态人体表演
Relightable Holoported Characters: Capturing and Relighting Dynamic Human Performance from Sparse Views
用粗人体网格代理上的 texel 对齐 3D 高斯泼溅作为可重光照表示，并用 Transformer 单次前向隐式求解渲染方程，可迁移到稀疏视角动态人体重建与任意光照下的新视角合成。
PhyGaP：基于偏振线索的物理基础高斯泼溅
PhyGaP: Physically-Grounded Gaussians with Polarization Cues
将偏振线索引入3D高斯泼溅的延迟渲染管线，实现反射分解与重光照；其偏振感知的延迟渲染（PolarDR）和自遮挡感知环境图构建（GridMap）可复用于材质估计、逆渲染等任务。
Olbedo：面向大规模户外环境的反照率与光照数据集
Olbedo: An Albedo and Shading Aerial Dataset for Large-Scale Outdoor Environments
为户外本征图像分解提供了带多视图一致 albedo/shading、度量深度、法线与 HDR 天空穹顶的真实航空监督，可直接用于微调室内合成数据训练的 CNN/扩散 IID 模型，并支撑 3D 资产重光照与材质编辑。
OLATverse：一个具有精确光照控制的大规模真实世界物体数据集
OLATverse: A Large-scale Real-world Object Dataset with Precise Lighting Control
为物体级逆渲染、重光照与法线估计提供首个大规模真实世界基准，含精确标定的相机参数、物体掩码、光度法线与漫反射反照率，可直接用于训练与评测真实场景下的分解式渲染方法。
NeAR：耦合的神经资产—渲染器栈
NeAR: Coupled Neural Asset-Renderer Stack
把单张随意光照图像经整流流模型提升到光照均匀化的 SLAT 潜空间，再由光照感知神经解码器在 HDR 环境图与相机位姿条件下实时合成可重光照的 3D 高斯泼溅，无需逐物体优化；这套「资产表征与渲染器联合设计」的思路可直接用于单图三维重建与重光照任务。
LuxRemix：面向室内场景的光照分解与重混合
LuxRemix: Lighting Decomposition and Remixing for Indoor Scenes
把生成式图像光照分解与可重光照 3D 高斯泼溅表示结合，实现单次多视图采集下对每个光源的开关/色度/强度实时交互编辑；其多视图光照协调与光源级分解思路可迁移到任何需要可编辑光照的 3D 重建管线。
学习潜变量代理实现可控单图重光照
Learning Latent Proxies for Controllable Single-Image Relighting
用少量 PBR 监督训练一个少样本潜变量代理编码器，把稀疏材质-几何线索注入扩散去噪器，并用光照感知掩码只引导对光照敏感的像素；这套「稀疏物理先验 + 掩码引导」的思路可直接迁移到阴影编辑、材质编辑等需要物理可控性的图像生成任务。
面向多视图三维材质重建的本征图像融合
Intrinsic Image Fusion for Multi-View 3D Material Reconstruction
将扩散模型产生的多视图材质预测通过低维参数化函数和鲁棒优化融合为一致的材质空间，为逆渲染中欠约束问题提供了可复用的先验融合框架。
从单目视频进行光照一致的人体-场景重建
Illumination-Consistent Human-Scene Reconstruction from Monocular Video
用可学习光照体（light volume）为人体高斯提供局部光照线索，并用隐式阴影模块分离投射阴影，可直接迁移到单目视频中人体与场景联合重建、重光照与合成任务。
ICTPolarReal：真实世界物体的偏振反射与材质数据集
ICTPolarReal: A Polarized Reflection and Material Dataset of Real World Objects
该数据集提供带交叉/平行偏振的 8 相机 346 光源 Light Stage 采集，并解析导出漫反射反照率、镜面反照率与法线，可直接用于训练和评测本征分解、重光照与稀疏视角重建模型，是检验逆渲染方法能否从合成域泛化到真实物体的现成基准。
GeoRelight：用灵活多模态扩散 Transformer 联合学习几何重光照与重建
GeoRelight: Learning Joint Geometrical Relighting and Reconstruction with Flexible Multi-Modal Diffusion Transformers
把重光照与单图三维几何估计放进同一个多模态 DiT 联合求解，并用与潜变量扩散兼容的无畸变 NDC-正交深度表示 iNOD 作为几何接口，可直接复用到需要几何一致性的图像重光照、逆渲染与单图重建任务。
3DReflecNet：面向反射、透明与低纹理物体三维重建的大规模数据集
3DReflecNet: A Large-Scale Dataset for 3D Reconstruction of Reflective, Transparent, and Low-Texture Objects
该数据集为反射/透明/低纹理物体的多视图重建提供了大规模合成与真实数据，并定义了图像匹配、SfM、新视角合成、反射去除和重光照五个基准任务，可直接用于评测和开发针对这些挑战性材料的鲁棒3D视觉方法。