探索AR的灵魂之光：实时光照估计的奥秘与实践

发表于2025-07-24|更新于2025-07-26|计算机科学

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你好，亲爱的技术爱好者们！我是你们的老朋友 qmwneb946。今天，我们要一起深入探讨一个令人着迷且极具挑战性的领域——增强现实（AR）中的实时光照估计。如果你曾惊叹于AR应用中虚拟物体与现实环境的融合，那么你一定不能错过理解其背后“灵魂之光”的机会。

想象一下，你在家中打开一个AR应用，一只栩栩如生的虚拟恐龙突然出现在你的客厅地板上。如果这只恐龙看起来就像是被简单地“贴”在屏幕上，与周围环境格格不入，没有影子，也没有被房间的灯光照亮，那么这种沉浸感就会瞬间被打破。而如果这只恐龙能够自然地投下与你客厅光线方向和强度相符的阴影，它的皮肤表面能够反射出窗外的阳光，甚至能被旁边台灯的光线照亮，那么它才真正像是“存在”于你的房间里。这种魔法般的融合，正是实时光照估计的魅力所在。

光照是视觉感知的核心。没有光，我们什么也看不见。在计算机图形学中，模拟真实世界的光照是实现真实感的基石。然而，对于AR而言，挑战远不止于此——我们需要在毫秒级的帧率下，实时地理解和模拟我们周围真实世界的光照环境，然后将这些光照信息应用于虚拟物体，使其与物理世界无缝融合。这不仅是一项技术挑战，更是一场算法与计算资源的极限拉锯战。

本文将带领你从基础概念出发，逐步揭示实时光照估计的重要性、面临的挑战、核心技术原理（包括传统的基于图像方法和前沿的深度学习方法），以及这些技术如何在AR管道中协同工作。我们还将探讨未来的发展方向，并希望激发你对这一领域更深层次的探索。

为什么实时光照估计至关重要？

实时光照估计是AR领域中实现真正沉浸感和真实感的关键环节。它不仅仅是“锦上添花”，更是“画龙点睛”之笔。

增强真实感与沉浸感

虚拟物体融入真实场景的核心在于光影的物理正确性。

光照一致性：当虚拟物体受到与真实环境相同的光照时，它才能看起来像真实存在。这意味着光线的颜色、强度、方向，以及环境的反射特性，都必须被准确地捕捉和应用。
阴影的生成：阴影是物体存在感的重要标志。一个虚拟物体如果不能在地面上投下与真实光线方向和柔和度相符的阴影，它就会显得漂浮和不真实。
高光与反射：物体的材质特性决定了其对光的反射方式。金属会产生锐利的高光，玻璃会折射光线，而粗糙的表面则会散射光线。正确地模拟这些物理特性，需要精准的光照信息作为输入。
消除“违和感”：当虚拟物体与真实环境的光照不匹配时，就会产生一种“粘贴感”或“违和感”，破坏用户的沉浸式体验，使他们意识到这只是一个屏幕上的数字内容。

提升用户体验与交互

除了视觉上的真实感，光照估计还为AR应用带来了更深层次的交互可能性。

自然的用户反馈：例如，一个虚拟的手电筒能够根据用户的移动，真实地照亮周围的虚拟或真实物体，提供直观的交互反馈。
基于光照的场景理解：未来，AR系统可能不仅仅是渲染虚拟物体，还能利用光照信息理解场景的物理属性，例如物体的材质、距离，甚至辅助进行更复杂的语义分割。
支持复杂AR应用：在设计、教育、医疗等领域，精确的光照可以帮助用户更好地评估虚拟设计稿在真实环境中的效果，或者模拟手术器械在不同光照下的反射，提升专业应用的准确性和效率。

对AR应用的广泛影响

实时光照估计是众多AR应用能否成功落地的核心技术之一。

AR游戏：创造更具沉浸感和说服力的游戏世界，让玩家感觉虚拟角色就在身边。
室内设计与家居预览：让用户真实地看到虚拟家具在自己房间里的光影效果，辅助购买决策。
工业与医疗：在训练、模拟和辅助操作中，提供高保真度的视觉反馈，提高精度和安全性。
艺术与娱乐：为AR艺术作品和现场表演提供更具表现力的光影效果。

实时光照估计的挑战

尽管实时光照估计的重要性不言而喻，但其实现却充满了挑战。这主要是因为真实世界的光照极其复杂、动态且难以捕捉。

真实世界光照的复杂性

现实世界的光照远比我们想象的要复杂。

无限光源：除了太阳、月亮等主导光源，天空散射、多重反射、人造灯、显示屏等都可能成为重要的光源，构成一个几乎无限的光源集合。
动态变化：光照环境是不断变化的。室外光照随时间（日出日落）、天气（晴朗、阴天、多云）而变化；室内光照则可能受开灯关灯、窗帘拉合、甚至人影移动的影响。
环境相互作用：光线在环境中会发生一系列复杂的物理现象：反射、散射、折射、吸收。例如，一个红色墙壁会把红色的光反射到周围物体上，使得它们也带上一些红色调。这些全局光照效应（Global Illumination）极难实时捕捉和模拟。

实时性要求

AR应用对实时性有极高的要求，通常需要达到30帧/秒甚至更高的帧率，才能保证流畅的用户体验。

移动设备性能限制：大多数AR应用运行在智能手机或平板电脑上，这些设备的计算能力和电池续航都相对有限，难以支撑复杂的实时光照计算。
毫秒级响应：这意味着从图像捕捉到光照估计再到最终渲染，整个过程必须在几十毫秒内完成。

数据采集与鲁棒性

如何从有限的传感器数据中提取出准确且稳定的光照信息，是一个巨大的挑战。

传感器限制：AR设备通常依赖单目或双目摄像头捕捉环境图像。摄像头本身的动态范围（Dynamic Range）有限，难以捕捉到高光和阴影中的所有细节（即HDR信息）。
光照估计的误差累积与稳定性：由于光照的复杂性和测量噪声，估计出的光照参数可能存在误差，且这些误差可能随时间累积，导致虚拟物体出现“闪烁”或不稳定的光影。
几何信息缺失：AR系统通常需要实时构建环境的三维几何模型，才能准确计算阴影和遮挡。然而，构建高精度的实时几何模型本身也是一项挑战。

光照表示的效率与准确性

为了在实时渲染中使用，复杂的光照信息必须被高效且准确地表示和编码。

如何表示HDR光照？：真实世界的光照强度范围巨大（从星光到太阳直射），传统的LDR（Low Dynamic Range）图像无法完整记录。如何高效地捕捉和表示HDR光照信息？
如何表示复杂的光照方向分布？：光线可以来自四面八方。如何用有限的参数来概括这种复杂的空间分布？

核心技术原理与方法

为了应对上述挑战，研究人员和工程师们开发了多种巧妙的技术和方法，从传统的基于图像处理到前沿的深度学习。

基于图像的光照估计（Image-Based Lighting - IBL）

IBL是计算机图形学中一种强大的技术，其核心思想是利用一张或多张图像来捕获和表示周围环境的光照信息，然后将这些信息应用于场景中的三维物体。在AR中，我们尝试实时地从摄像头捕捉的图像中提取这些信息。

球谐函数（Spherical Harmonics - SH）

球谐函数是解决低频环境光照问题的一个优雅数学工具。

概念：球谐函数是一组定义在球面上的正交基函数。任何定义在球面上的函数（例如，环境光照的亮度分布）都可以被分解为这些基函数的线性组合。这类似于傅里叶级数将周期函数分解为正弦和余弦函数。
优势：
- 低频光照的有效表示：对于像漫反射（diffuse）这样对高频细节不敏感的光照效果，低阶球谐函数就能很好地近似。
- 旋转不变性：球谐函数具有特殊的旋转性质，使得它们在处理旋转变换时光照计算变得非常高效。
数学表示：一个定义在球面上的光照函数 $L(\theta, \phi)$ $L (θ, ϕ)$ 可以被近似表示为：
$L(\theta, \phi) \approx \sum_{l=0}^{N} \sum_{m=-l}^{l} c_l^m Y_l^m(\theta, \phi)$
其中：
- $Y_l^m(\theta, \phi)$ 是 $l$ 阶 $m$ 次的球谐基函数。
- $c_l^m$ 是对应的球谐系数，它们代表了光照函数的“分量”。
- $N$ 是分解的阶数，阶数越高，表示的光照细节越多（但计算量也越大）。对于漫反射，通常使用二阶或三阶（共9个或16个系数）就足够了。
从图像中提取SH系数：要从一张环境图像（如全景图）中提取SH系数，我们需要对图像中的每个像素进行加权求和，本质上是进行积分：
$c_l^m = \int_{\Omega} L(\theta, \phi) Y_l^m(\theta, \phi) d\Omega$
在实际应用中，这通常通过采样和蒙特卡洛积分来近似。
渲染应用：提取出的SH系数可以直接用于计算漫反射光照。对于一个顶点或片元，其漫反射颜色 $C_{diffuse}$ 可以通过将物体表面的法线 $N$ 转化为对应的SH基函数值，然后与光照SH系数进行点积得到：
$C_{diffuse} = \sum_{l=0}^{N} \sum_{m=-l}^{l} c_l^m Y_l^m(N)$
这种方法计算效率极高，适用于实时渲染。

# 伪代码：从HDR环境贴图计算SH系数
import numpy as np
from scipy.special import sph_harm # 假设有球谐函数库

def compute_sh_coefficients_from_equirectangular(hdr_image, order=2):
    """
    从HDR等距柱状环境贴图计算球谐函数系数。
    hdr_image: NumPy数组，代表HDR图像 (height, width, channels)
    order: 球谐函数的阶数 (例如 2 表示使用 9 个系数)
    """
    height, width, _ = hdr_image.shape
    num_coeffs = (order + 1) * (order + 1)
    sh_coeffs = np.zeros((num_coeffs, hdr_image.shape[2])) # 存储R, G, B通道的系数

    # 遍历图像像素，进行积分
    for y in range(height):
        # 纬度 (phi) 从 -pi/2 到 pi/2
        phi = (y / (height - 1) - 0.5) * np.pi
        
        for x in range(width):
            # 经度 (theta) 从 0 到 2*pi
            theta = (x / (width - 1)) * 2 * np.pi
            
            # 像素的权重（面积元）
            # 对于等距柱状投影，面积元是 sin(phi) * dtheta * dphi
            # 由于是离散采样，这里简化为常数或根据phi调整的权重
            weight = np.cos(phi) * (2 * np.pi / width) * (np.pi / height)
            
            # 获取像素颜色（辐射度）
            radiance = hdr_image[y, x]

            # 计算每个阶和次的球谐基函数值
            idx = 0
            for l in range(order + 1):
                for m in range(-l, l + 1):
                    # spherical_harmonics(m, l, theta, phi)
                    # 注意：scipy的sph_harm可能需要theta和phi的顺序不同，需查阅文档
                    # 这里假设它接受 (m, l, 经度, 纬度)
                    sh_val = sph_harm(m, l, theta, phi).real # 球谐函数是复数，我们通常取实部
                    sh_coeffs[idx] += radiance * sh_val * weight
                    idx += 1
                    
    return sh_coeffs

# 示例用法 (假设 hdr_env_map 是一个加载的HDR图像)
# sh_coeffs_r, sh_coeffs_g, sh_coeffs_b = compute_sh_coefficients_from_equirectangular(hdr_env_map, order=2)
# print(sh_coeffs_r) # 输出9个R通道的SH系数

环境贴图（Environment Maps / Cube Maps）

环境贴图是另一种表示环境光照的方式，它更适合捕获高频的镜面反射信息。

概念：环境贴图将从一个点向所有方向看到的环境捕捉成纹理。最常见的是立方体贴图（Cube Map），它由六张纹理组成，分别对应立方体的六个面，从中心点向外看。
用途：
- 高频镜面反射：对于像PBR（Physically Based Rendering，基于物理的渲染）中的镜面反射，直接采样环境贴图能够提供准确的高光和反射效果。
- 预过滤（Pre-filtered）环境贴图：为了模拟不同粗糙度的材质，PBR通常会对环境贴图进行预过滤，生成一系列不同模糊程度的Mipmap，粗糙度越高的表面，采样越模糊的Mipmap。这在实时渲染中非常高效。
从相机获取Cube Map的挑战：AR设备通常只有单目或双目相机，视野有限。直接从单张照片或几张照片重建完整的HDR Cube Map是一个巨大的挑战，需要进行视角合成、HDR重建和曝光融合。

辐射度图（Radiance Maps）与辐照度图（Irradiance Maps）

在PBR流程中，这两个概念至关重要。

辐射度图（Radiance Map）：通常指原始的、高动态范围的环境贴图。它存储了从环境中每个方向射来的光线的强度和颜色。直接用于镜面反射计算。
辐照度图（Irradiance Map）：表示每个方向上所有入射光线的积分，即该方向上的总光照量。它是一个低频的表示，通常用低阶SH系数来近似。辐照度图主要用于计算漫反射光照。

基于深度学习的光照估计

随着深度学习的兴起，研究人员开始利用神经网络来克服传统IBL方法的局限性，特别是在鲁棒性和对复杂环境的适应性方面。

动机：
- 克服传统限制：传统方法对图像质量、曝光、视角等有较高要求，且难以处理复杂遮挡和多光源场景。
- 端到端学习：深度学习可以直接从原始图像中学习到复杂的光照-图像映射关系，无需显式地进行积分或启发式规则。
- 鲁棒性：训练有素的网络可以更好地处理噪声、曝光不均等问题。
网络架构：
- Encoder-Decoder网络：编码器提取图像特征，解码器将特征映射为光照参数（如SH系数或环境贴图）。
- 卷积神经网络（CNNs）：用于图像特征提取。
- 生成对抗网络（GANs）：用于生成更真实、更高质量的光照贴图。
输入与输出：
- 输入：通常是单张RGB图像，有时也结合深度图（如果可用）或姿态信息。
- 输出：可以是多种光照表示形式，例如：
  - 直接输出SH系数（通常是9个或16个系数）。
  - 输出低分辨率的立方体贴图或等距柱状图。
  - 输出多个光照探头（Light Probes），每个探头估计其位置的光照信息。
  - 甚至可以直接输出光源的位置、颜色和强度等参数。
训练数据：训练深度学习模型需要大量的标注数据。这通常通过以下方式获取：
- 合成数据集：在3D渲染软件中创建大量虚拟场景，渲染出不同光照下的图像，并记录真实的光照参数。例如，Matterport3D、SUNCG等数据集提供了室内场景的几何和材质信息，可用于合成训练数据。
- 真实世界数据：通过专业的HDR相机和测量设备在真实环境中捕捉光照数据，但这种方式成本高昂且难以大规模获取。
端到端学习：深度学习的优势在于它能够学习从像素到光照参数的复杂非线性映射，避免了传统方法中繁琐的中间步骤和假设。
光照探头网络（Light Probe Networks）：一些方法不只估计全局光照，而是估计多个局部光照探头，每个探头负责其周围区域的光照。这对于处理复杂、局部光照差异大的场景非常有效。
基于HDR图像重建的方法：另一些深度学习方法专注于从LDR图像中直接重建出HDR环境图，然后可以像传统IBL一样使用这些HDR图。

# 伪代码：基于深度学习的光照估计模型结构
import torch
import torch.nn as nn

class LightEstimationNet(nn.Module):
    def __init__(self, output_sh_coeffs=9):
        super(LightEstimationNet, self).__init__()
        # 编码器：用于从输入图像中提取特征
        # 典型的架构包括多个卷积层、池化层
        self.encoder = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=4, stride=2, padding=1), # 输入RGB图像 (Batch, 3, H, W)
            nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
            nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=4, stride=2, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(64),
            nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
            nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=4, stride=2, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(128),
            nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
            nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=4, stride=2, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(256),
            nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
            nn.Conv2d(256, 512, kernel_size=4, stride=2, padding=1), # 最终特征图
            nn.BatchNorm2d(512),
            nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
            nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) # 全局平均池化，将特征图降维到 1x1
        )
        
        # 解码器：将提取的特征映射到光照参数
        # 这里假设输出SH系数
        self.decoder = nn.Sequential(
            nn.Flatten(), # 将 512x1x1 展平为 512
            nn.Linear(512, 256),
            nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
            nn.Linear(256, output_sh_coeffs * 3) # output_sh_coeffs (例如9个) * 3个颜色通道 (RGB)
        )

    def forward(self, x):
        features = self.encoder(x)
        sh_coeffs_flat = self.decoder(features)
        # 将展平的系数重塑为 (Batch, num_coeffs, 3)
        sh_coeffs = sh_coeffs_flat.view(-1, self.decoder[len(self.decoder)-1].out_features // 3, 3)
        return sh_coeffs

# 示例用法
# model = LightEstimationNet(output_sh_coeffs=9)
# dummy_input = torch.randn(1, 3, 256, 256) # 假设输入图像大小为 256x256
# predicted_sh_coeffs = model(dummy_input)
# print(predicted_sh_coeffs.shape) # 期望输出 (1, 9, 3) 代表Batch, SH系数数量, RGB通道

混合方法与多传感器融合

为了结合不同技术的优势并提高鲁棒性，许多SOTA（State-of-the-Art）AR系统采用混合方法和多传感器融合。

结合IBL和深度学习：
- 深度学习模型可以快速提供一个初始的、鲁棒的光照估计（例如，低阶SH系数）。
- 然后，传统的IBL技术或优化算法可以在这个初始估计的基础上，利用更高分辨率的图像细节进行精修，或者处理特定的高光和阴影。
LiDAR/深度传感器：
- 提供精确的几何信息。有了深度数据，可以更好地理解场景的形状，从而更准确地计算遮挡、阴影投射和多重反射。
- 辅助生成环境的三维重建模型。
IMU（惯性测量单元）：
- 提供设备的姿态（位置和方向）信息，对于跟踪相机在环境中的运动至关重要。
- 辅助稳定光照估计结果，减少因相机抖动或跟踪误差引起的光照闪烁。
语义理解：
- 结合语义分割技术，识别场景中的物体（例如，天空、墙壁、地面、窗户）。
- 这些语义信息可以帮助系统更好地理解光源（例如，窗户可能是主光源）、材质属性（例如，墙壁是漫反射表面），从而提高光照估计的准确性。

基于物理的渲染（Physically Based Rendering - PBR）

实时光照估计的最终目标是为虚拟物体提供正确的渲染参数。PBR是当前实现真实感图形的主流方法，它将光照估计的结果转化为视觉输出。

PBR简介：PBR试图模拟光线与物体表面交互的物理过程，以产生更真实、更一致的渲染结果。它基于微表面理论和能量守恒原则。
BRDF模型：PBR的核心是双向反射分布函数（Bidirectional Reflectance Distribution Function - BRDF），它描述了光线在物体表面如何反射。常见的PBR BRDF模型包括Cook-Torrance、Disney BRDF等。
- Cook-Torrance BRDF：由漫反射（diffuse）和镜面反射（specular）两部分组成。
  - 漫反射部分通常使用Lambertian模型： $f_{diffuse} = \frac{C_{albedo}}{\pi}$
  - 镜面反射部分通常包含法线分布函数（NDF）、几何函数（G）和菲涅尔项（F）。
光照方程：PBR中的光照计算通常基于渲染方程的简化形式，考虑了直接光照和环境光照。对于一个点 $p$ $p$ 和出射方向 $\omega_o$ $ω_{o}$ ，其出射光亮度 $L_o$ $L_{o}$ 可以表示为：
$L_o(p, \omega_o) = \int_{\Omega} f_r(p, \omega_i, \omega_o) L_i(p, \omega_i) (n \cdot \omega_i) d\omega_i$
其中：
- $f_r$ 是BRDF，描述了表面如何散射光线。
- $L_i$ 是入射光亮度（即我们通过光照估计得到的光照信息）。
- $n$ 是表面法线。
- $\omega_i$ 是入射光方向。
- $\Omega$ 是半球积分域。
PBR与光照估计的结合：
- 从光照估计中获取辐照度图（或SH系数）用于计算漫反射。
- 从光照估计中获取辐射度图（经过预过滤的）用于计算镜面反射。
- 结合物体的材质属性（如反照率、粗糙度、金属度）和法线贴图，PBR能够生成逼真的光影效果。

实时光照估计的实现流程

在AR系统中，实时光照估计通常作为一个独立的模块或服务运行，与姿态跟踪、几何重建和渲染模块协同工作。

数据采集

相机图像（RGB）：AR设备的主摄像头持续捕捉环境的视频流。这些图像是光照估计最主要的输入源。为了捕捉HDR信息，一些系统会尝试在不同曝光设置下快速连续拍摄多张图像（但这对实时性有很大挑战）。
深度数据（可选）：如果设备配备了LiDAR、结构光或ToF（Time-of-Flight）传感器，可以获取高精度的深度图。这些深度信息可以帮助构建场景的几何模型，从而更准确地计算遮挡和阴影。

光照参数估计

这是核心计算步骤。

预处理：对采集到的图像进行去畸变、降噪、色彩校正等预处理。
光照提取：
- 传统IBL方法：从图像中采样像素，通过加权积分计算SH系数，或尝试拼接、HDR重建得到环境贴图。
- 深度学习方法：将图像输入到预训练的神经网络中，直接输出SH系数、低分辨率环境贴图或其他光照参数。
光照参数平滑：为了避免光照估计结果的跳变和闪烁，通常会对连续帧的估计结果进行时间上的平滑处理（例如，使用指数加权移动平均）。
光源检测（可选）：一些高级系统还会尝试检测场景中的主要定向光源（如太阳）或点光源，以提供更精确的光源信息。

光照环境建模

将估计出的光照参数转换为渲染引擎可以利用的格式。

SH系数：直接传递给渲染器用于漫反射计算。
辐照度图：从SH系数或直接从网络输出生成一个低分辨率的辐照度立方体贴图。
辐射度图/预过滤环境贴图：如果网络直接输出环境贴图，则对其进行预过滤，生成不同Mipmap级别的反射贴图。

AR内容渲染

将估计出的光照信息应用于虚拟物体，并将其与真实场景融合渲染。

虚拟物体渲染：使用PBR材质模型和估计出的光照参数（SH系数、环境贴图）对虚拟物体进行着色。
阴影投射：
- 虚拟物体对真实环境的阴影：这是最重要的视觉线索之一。AR系统需要构建真实场景的几何模型（通常通过视觉SLAM的稀疏点云或深度传感器的稠密点云），然后计算虚拟物体在这些几何模型上的阴影。这可能涉及到使用阴影贴图（Shadow Map）或屏幕空间环境光遮蔽（SSAO）等技术。
- 真实环境对虚拟物体的遮挡：如果真实物体遮挡了虚拟物体的一部分，那么虚拟物体也应该被正确地裁剪或遮挡。这通常通过深度缓冲区或语义分割来实现。
遮挡处理：确保虚拟物体被真实物体正确遮挡，反之亦然。
后处理：应用色调映射（Tone Mapping）将HDR渲染结果转换为LDR显示器可用的范围，并进行抗锯齿、色彩校正等操作，使虚拟物体与真实背景在视觉风格上保持一致。

性能优化

为了在移动设备上实现实时性，各种优化技术必不可少。

降采样：对输入的图像进行降采样，以减少计算量。
LOD（Level of Detail）：根据距离或重要性使用不同精度的光照模型。
GPU计算：将大部分光照估计和渲染任务卸载到GPU上并行执行。
异步处理：光照估计可以在一个独立的线程中进行，不阻塞主渲染线程。当新的光照结果可用时，再更新渲染参数。
稀疏采样与插值：对于环境光照，不必对每个像素都进行精确计算，可以在关键点进行稀疏采样，然后插值得到其他点的值。

未来展望与挑战

尽管实时光照估计已经取得了显著进展，但仍有许多挑战需要克服，也有令人兴奋的未来发展方向。

更高精度与鲁棒性

复杂动态场景：如何处理快速变化的光照（例如，灯光秀、闪烁的显示屏），以及动态的遮挡物（例如，移动的人、打开的门）带来的挑战？目前的系统在这方面仍有局限。
室内外环境的无缝过渡：从明亮的室外进入昏暗的室内，光照环境变化巨大。如何实现平滑、自然的过渡，避免虚拟物体突然变亮或变暗？
反光与折射：目前大多数系统主要关注漫反射和镜面反射。如何更准确地模拟复杂材质（如玻璃、水面）的折射、多次反弹的反射（间接光照），以及体积光照效应？

更丰富的物理效应

次表面散射（SSS）：模拟光线穿透半透明物体表面，在内部散射后再射出的效果（例如，皮肤、玉石）。这对于提升虚拟角色的真实感至关重要。
焦散（Caustics）：光线经过曲面反射或折射后形成的复杂光斑图案（例如，阳光穿过水杯在桌上形成的图案）。这需要极高的光线追踪精度。
全局光照（Global Illumination）：如何以实时、高效的方式模拟光线在场景中的多次反弹，产生更真实的颜色溢出和柔和阴影？

多人AR与共享光照

在多人共享AR体验中，如何确保所有用户的设备都能估计出一致的光照环境，使得所有参与者看到的虚拟物体光影都是同步且正确的？这涉及到光照信息的共享和同步机制。

硬件进步

专用AI芯片：AR设备将越来越多地集成NPU（神经网络处理单元）等AI加速芯片，这将极大地提升实时深度学习模型的运行效率，使得更复杂的模型和算法成为可能。
更强大的摄像头/传感器：高动态范围（HDR）摄像头、全局快门（Global Shutter）摄像头、更高精度的LiDAR传感器将提供更优质、更丰富的数据输入，从而提升光照估计的准确性。
“计算摄影”与AR的融合：将手机相机在拍照上的多帧合成、HDR、降噪等计算摄影技术，实时应用于AR视频流，为光照估计提供更优质的图像源。