苹果和哥伦比亚大学的AI研究者提出了一种新型AI框架，名为FaceLit，该框架能在生成3D模型时产生逼真的光线。该框架结合了物理光照模型和神经体积渲染技术，通过使用球面谐波将光照和渲染过程解耦，从而实现了更逼真的图像生成。这种方法在三个数据集上进行了测试，并取得了领先的FID分数，被视为3D感知生成模型的最新进展。

FaceLit是一款能够根据不同光照条件下的重光效果对人脸进行编辑和操作的三维重光技术。用户可以根据提供的指南设置环境并使用预训练模型进行演示。此外，用户还可以使用提供的代码和数据集进行自定义训练。

项目地址：https://github.com/apple/ml-facelit
FaceLit 提供了以下优势：

首先，它利用神经网络实现了人脸的三维重光，用户可以根据不同光照条件下的重光效果进行编辑和操作。

其次，用户可以使用 FaceLit 对人脸进行灵活的编辑，比如调整光照条件、改变光照角度和强度等。

另外，FaceLit 通过神经网络模型生成的重光效果具有高质量和真实感，可以满足用户对真实光照效果的要求。

此外，FaceLit 提供了代码和数据集，用户可以根据自己的需求进行训练和测试，并根据需要进行调整和改进。

最后，FaceLit 是一个开源项目，用户可以自由获取和使用其中的代码和模型，并根据需要进行二次开发和应用。

通过 FaceLit，用户可以获得高质量的人脸三维重光效果，并在不同光照条件下进行灵活的编辑和操作，这为人脸图像处理和应用提供了新的可能性。