好的，根据你提供的信息，我将以一名资深新闻记者和编辑的身份，撰写一篇关于IC-Light视频版本RelightVid的新闻报道。
标题：IC-Light升级！RelightVid：视频光照编辑迎来新纪元
引言：
还记得ICLR 2025上那个惊艳四座、满分通过的IC-Light吗？它颠覆了静态图像光照编辑的传统方式。现在，它的视频版本来了！由复旦大学、上海交通大学、浙江大学、斯坦福大学等顶尖学府的研究者们联手打造的RelightVid，将为视频光照编辑领域带来一场革命。
正文：
人工智能正在以前所未有的速度改变着我们的生活，而图像和视频编辑领域正是这场变革的前沿阵地。近日，一项突破性的研究成果——RelightVid，正式宣告视频光照编辑进入了一个全新的时代。这项技术不仅继承了IC-Light在静态图像光照编辑上的优势，更在动态视频环境下实现了时序一致、光影真实、支持强光动态场景的高质量编辑。
RelightVid：突破与创新
RelightVid的诞生，源于研究者们对视频光照编辑领域长期存在的痛点的深刻理解。在静态图像光照编辑取得显著进展的同时，视频光照编辑仍然面临着巨大的挑战：
- 时间一致性： 如何避免逐帧编辑带来的光影跳变和闪烁？
- 强光源建模： 如何在高动态强光环境下，如KTV、舞台等场景，真实还原光影细节？
- 内容保持与光照迁移的平衡： 如何在保持原视频内容的前提下，自然地引入光照变化？
为了解决这些难题，RelightVid提出了Reference-to-Video光照注入框架，巧妙地结合了合成背景生成和双分支前景编辑网络，构建了一个全新的视频级光照编辑流程。
技术亮点：
- 双分支架构（Dual-Branch Architecture）： RelightVid将前景和背景解耦处理，前景保持结构稳定，背景灵活响应光照变化，有效避免了伪影和失真。
- 基于参考的光照注入（Reference-based Illumination Injection）： RelightVid支持通过静态图像、描述文字，甚至参考视频，实现多模态光照风格控制，极大地拓展了编辑的可能性。
- 时序感知编辑策略（Temporal-aware Editing Strategy）： RelightVid引入时序建模模块，学习帧间关系，确保输出视频在光照变化中保持连贯性和自然性。
- 真实+合成混合输入： RelightVid不依赖于实验室条件构建的数据集，而是能从真实视频和合成参考中学习，具备强大的泛化能力。
实验结果：
为了验证RelightVid的有效性，研究者们在多个真实和合成视频数据集上进行了系统测试，涵盖了城市夜景、KTV舞台、户外灯光等多种强动态光源环境。实验结果表明，与传统的逐帧编辑方法和视频编辑方法相比，RelightVid在保持视频内容连贯性的同时，实现了更加真实、自然的光照变化。
尤其值得一提的是，在城市夜景场景下，RelightVid能够精确模拟出霓虹反光、水面投影等复杂光影现象，视觉效果令人惊叹。
LightAtlas：全新基准数据集
为了支持视频光照编辑任务的评估，研究者们还构建了一个融合真实与合成场景的高质量benchmark——LightAtlas。该数据集包含：
- 多种类型的参考光源（图像/视频/文本）
- 超过百段来自真实世界场景的动态视频
- 长达10秒以上的高时序连续性
同时，LightAtlas还配套设计了光照质量、内容保持度、时间稳定性等多维度指标，用于全面评估视频relighting效果。
开源与未来：
RelightVid已经全面开源，项目主页提供了详细的模型结构、推理脚本、demo视频和数据下载地址。这无疑将极大地推动视频光照编辑领域的发展，吸引更多研究者和开发者参与其中。
结论：
RelightVid的出现，不仅解决了视频光照编辑领域长期存在的难题，更开辟了全新的研究方向。它在视频动态环境下实现了时序一致、光影真实、支持强光动态场景的高质量视频光照编辑，为下一代视频重光照技术奠定了坚实的基础。随着RelightVid的开源，我们有理由相信，视频光照编辑领域将迎来更加美好的未来。
参考文献：
- RelightVid: Temporal-Consistent Diffusion Model for Video Relighting. https://arxiv.org/pdf/2501.16330
- RelightVid项目主页: https://aleafy.github.io/relightvid/
- RelightVid代码: https://github.com/Aleafy/RelightVid
希望这篇新闻报道符合您的要求！
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