南洋理工大学团队突破：让AI学会在复杂光影中完美合成图像，无需额外训练就能处理水面倒影和阴影效果

这项由南洋理工大学的卢世林、连竹明、周子涵、张绍聪等研究者与南京大学陈钊合作完成的研究发表于2025年9月，论文编号为arXiv:2509.21278v1。有兴趣深入了解的读者可以通过该编号查询完整论文。

当你在社交媒体上看到那些完美的合成照片时，比如把一只可爱的小狗"放"到海滩上，让它看起来就像真的在那里玩耍一样，你是否好奇这是怎么做到的？传统的图像合成就像是在玩一个复杂的拼图游戏，需要考虑光线、阴影、倒影等各种细节，稍有不慎就会露出破绽。而现在，南洋理工大学的研究团队开发出了一种名为SHINE的新方法，它能让人工智能在不需要额外训练的情况下，就像一位经验丰富的摄影师一样，完美地将任何物体融入到复杂的场景中。

这项研究解决的问题其实就在我们身边。当你想要制作一张创意照片，比如把自己"传送"到巴黎铁塔前，或者让一只猫咪出现在月球表面时，传统方法往往会产生很多问题。物体可能看起来像是简单地贴上去的，没有合适的阴影，在水面上也不会产生倒影，在强光下也没有相应的光影效果。这就像是把一张贴纸贴在照片上，任何人都能一眼看出这是假的。

研究团队发现，目前最先进的AI图像生成模型，比如FLUX和SD3.5，其实已经具备了理解物理世界规律的能力，它们知道光线如何工作，知道物体应该如何投射阴影，也知道水面应该如何产生倒影。问题在于，现有的方法没有找到正确的方式来释放这些潜在能力。就像是一位技艺精湛的画家，拥有所有必要的技能和知识，但缺少合适的画笔和指导来创作出完美的作品。

SHINE方法的创新之处在于，它不需要重新训练AI模型，而是像一位聪明的导演一样，指导现有的AI模型发挥出它们的最佳表现。这种方法包含三个核心组件，就像是一套完整的摄影工具包。第一个工具叫做"流形引导锚点损失"，它的作用就像是给AI提供一个精确的参考点，确保合成的物体既保持原有的特征，又能完美融入新环境。第二个工具是"退化抑制引导"，它的功能类似于一个质量检查员，专门识别和避免那些看起来不自然或质量较差的合成结果。第三个工具是"自适应背景融合"，它就像是一位精细的修图师，专门处理物体边缘的细节，确保没有明显的拼接痕迹。

为了验证这种方法的效果，研究团队还创建了一个名为ComplexCompo的新测试数据集。这个数据集就像是一个充满挑战的摄影考试，包含了各种复杂的场景，比如昏暗的夜景、强烈的逆光、复杂的阴影效果，以及有水面倒影的场景。这些场景都是传统方法难以处理的"硬骨头"，但正是在这些挑战性场景中，SHINE方法展现出了它的真正实力。

一、突破传统限制：无需训练的智能合成新思路

传统的图像合成方法就像是按照固定食谱做菜的厨师，需要事先准备大量的训练数据，就像是需要无数次练习同一道菜才能做好。这些方法通常需要收集大量的三元组数据，包括原始物体、背景场景和最终的合成结果。然而，制作这样的数据集就像是要求厨师为每一种可能的食材组合都准备一道完美的菜品，这几乎是不可能完成的任务。

更糟糕的是，现有的训练数据往往质量不高，就像是用变质的食材做出来的菜品。这些数据通常是通过自动化的修图软件生成的，而这些软件本身就存在各种问题，比如无法正确处理阴影和倒影，经常产生不真实的光影效果，或者在移除原有物体时留下明显的痕迹。用这样的数据训练出来的AI模型，自然也会继承这些缺陷。

研究团队意识到，问题的根源不在于AI模型本身的能力不足，而在于我们没有找到正确的方法来激发它们的潜能。现代的文本到图像生成模型，比如FLUX和SD3.5，在训练过程中已经学会了大量关于物理世界的知识。它们知道光线如何传播，知道不同材质如何反射光线，也知道物体在不同环境下应该呈现什么样的外观。这就像是一位博学的学者，拥有丰富的知识储备，但需要合适的提问方式才能给出正确的答案。

以往的无训练方法虽然避免了重新训练的麻烦，但它们采用的策略存在根本性的缺陷。这些方法通常依赖于"图像反演"技术，就像是试图通过倒推的方式重现一幅画的创作过程。这种方法的问题在于，它会强制要求合成的物体保持与原始图像完全相同的姿态和角度，就像是要求一个人在不同的房间里都保持完全相同的坐姿，这显然是不自然的。

另一类无训练方法则依赖于"注意力手术"，这种技术就像是在AI的"大脑"中进行精细的调整，试图改变它对不同区域的关注程度。虽然这种方法在理论上是可行的，但在实践中却极其脆弱，就像是在进行一场需要极其精确手法的外科手术，稍有不慎就可能造成不可预料的后果。这些方法对参数设置极其敏感，需要针对每种情况进行精细调整，这大大限制了它们的实用性。

SHINE方法的革命性在于，它完全摒弃了这些有问题的传统做法，转而采用一种全新的思路。它不再试图通过反演来重现图像的创建过程，也不再对AI的内部机制进行危险的"手术"。相反，它采用了一种更加温和而有效的引导方式，就像是一位经验丰富的导师，通过巧妙的提示和引导，帮助学生发挥出他们的最佳水平。

这种新方法的核心理念是利用现有的个性化适配器，比如IP-Adapter和InstantCharacter。这些适配器就像是专门的翻译器，能够帮助AI理解和处理特定的视觉概念。SHINE方法巧妙地利用这些现成的工具，通过精心设计的损失函数来引导AI的生成过程，确保合成结果既保持物体的原有特征，又能完美适应新的环境。

二、三重保障机制：确保完美合成的技术核心

SHINE方法的成功秘诀在于它的三重保障机制，这三个组件就像是一支配合默契的团队，各自承担不同的职责，共同确保最终的合成效果达到完美。

流形引导锚点损失是这个团队的核心成员，它的作用就像是一位精确的导航员。在数学的世界里，所有可能的图像都存在于一个巨大的多维空间中，而AI模型学到的知识就形成了这个空间中的一个特殊区域，我们称之为"流形"。这个流形就像是一张详细的地图，标记着所有符合物理规律和视觉常识的图像应该位于何处。

当AI需要生成一张合成图像时，流形引导锚点损失就像是一位经验丰富的向导，确保生成过程始终在正确的道路上前进。它通过比较两个不同的AI预测结果来工作：一个是基础模型对原始场景的预测，另一个是装备了个性化适配器的模型对包含目标物体的场景的预测。通过让这两个预测结果保持一致，这个机制确保了合成的物体能够自然地融入背景，同时保持其原有的身份特征。

这个过程就像是在调制一杯完美的咖啡。基础模型提供了咖啡的基本味道（背景场景的结构和氛围），而个性化适配器则添加了特殊的风味（目标物体的特征）。流形引导锚点损失的作用就是确保这两种元素完美融合，既不会让咖啡失去原有的醇香，也不会让新添加的风味显得突兀。

退化抑制引导则扮演着质量监督员的角色。在图像生成的过程中，AI有时会产生一些质量较差的中间结果，比如颜色过于饱和、细节模糊不清，或者物体的身份特征不够明显。退化抑制引导就像是一位严格的品质检查员，专门识别这些问题并引导生成过程远离这些低质量的区域。

这个机制的工作原理颇为巧妙。研究团队发现，通过故意模糊AI内部某些特定的信息处理环节，可以人为地创造出质量较差的生成结果。这就像是故意在相机镜头上涂抹一些雾气来模拟拍摄失误的效果。然后，退化抑制引导会利用这些"坏例子"作为反面教材，明确告诉AI应该避免朝着这个方向发展，从而引导生成过程朝着更高质量的方向前进。

在FLUX模型中，研究团队经过大量实验发现，模糊图像查询信息是创造这种负面引导最有效的方法。这个发现并非偶然，而是基于对AI内部工作机制的深入理解。图像查询信息就像是AI的"眼睛"，负责观察和理解图像的各个部分。当这个"眼睛"变得模糊时，AI就无法准确地理解图像内容，自然会产生质量较差的结果。

自适应背景融合是这个团队中最细致的成员，它专门负责处理那些最容易暴露合成痕迹的细节部分。在传统的图像合成中，最大的挑战之一就是如何处理物体边缘的过渡区域。就像是在拼图时，如果两块拼图的边缘不够吻合，就会留下明显的缝隙，让人一眼就能看出这是拼接而成的。

自适应背景融合解决这个问题的方法非常聪明。它不再依赖用户提供的粗糙遮罩，而是利用AI的注意力机制来自动识别物体的精确边界。这就像是让AI自己用"眼睛"仔细观察，找出物体的真实轮廓，而不是依赖外部提供的粗略描述。

这个过程分为两个阶段。在生成的早期阶段，当图像还比较粗糙时，系统使用这种自动识别的精确遮罩来确保物体能够准确地放置在正确的位置。在生成的后期阶段，当图像细节已经基本确定时，系统切换回用户提供的原始遮罩，以确保不会意外地修改那些应该保持不变的背景区域。

这种动态切换的策略就像是一位经验丰富的画家的工作方式。在绘画的初期，画家会用粗犷的笔触勾勒出大致的轮廓和构图；而在绘画的后期，画家会用细腻的笔触来完善细节，确保每一个部分都恰到好处。自适应背景融合正是模仿了这种自然的创作过程，确保合成结果既准确又自然。

三、复杂场景下的卓越表现：挑战极限的测试验证

为了真正验证SHINE方法的实力，研究团队面临着一个重要的挑战：现有的测试数据集都太过简单，无法反映真实世界中图像合成的复杂性。就像是用小学数学题来测试大学生的数学能力一样，这些简单的测试根本无法展现新方法的真正优势。

现有的基准测试数据集主要由512×512像素的方形图像组成，这些图像的场景相对简单，光线条件也比较理想。然而，在现实生活中，我们需要处理的图像要复杂得多。有些是高分辨率的风景照片，有些是竖向的人像照片，还有些是在极具挑战性的光线条件下拍摄的。这就像是只在平坦的公路上测试汽车性能，却从不在山路、雨天或夜晚进行测试一样。

因此，研究团队创建了ComplexCompo数据集，这是一个真正具有挑战性的测试平台。这个数据集包含了300个精心挑选的合成任务，每一个都代表着现实世界中可能遇到的复杂情况。这些场景包括了各种分辨率和长宽比的图像，从宽屏的风景照到竖向的人像照，应有尽有。

更重要的是，这个数据集特别关注那些传统方法难以处理的极端情况。比如在昏暗的夜景中合成物体，这时候需要AI理解在低光环境下物体应该如何呈现，阴影应该如何变化。又比如在强烈的逆光条件下进行合成，这要求AI能够正确处理高对比度的光影效果，确保合成的物体不会显得过于突兀。

水面倒影是另一个极具挑战性的测试项目。当物体被放置在水边时，它应该在水面上产生相应的倒影，而且这个倒影必须符合物理规律，包括正确的角度、扭曲程度和透明度。这就像是要求AI不仅要会画画，还要懂得光学和物理学的基本原理。

复杂阴影效果的处理也是一个重要的测试方面。在现实世界中，阴影不仅仅是简单的黑色区域，它们会受到环境光的影响，会有不同的深浅变化，还会受到周围物体的影响而产生复杂的形状。一个真正优秀的图像合成方法必须能够生成这样真实而复杂的阴影效果。

在这些极具挑战性的测试中，SHINE方法展现出了令人印象深刻的性能。与传统的基于训练的方法相比，SHINE不仅在标准的相似度指标上表现优异，更重要的是在那些更贴近人类感知的评价指标上取得了显著的优势。

研究团队使用了多种评价指标来全面评估合成效果。传统的指标如CLIP-I和DINOv2主要关注高层次的语义相似性，就像是判断两个人是否属于同一类型，但可能忽略一些细微的差别。而新引入的指标如DreamSim和实例检索特征则更加关注细节层面的相似性，就像是能够识别出双胞胎之间的细微差异一样。

在图像质量方面，研究团队使用了ImageReward和VisionReward这两个专门针对人类偏好进行训练的评价模型。这些模型就像是经过专业训练的艺术评论家，能够从多个维度评估图像的质量，包括构图、色彩、细节清晰度等各个方面。SHINE方法在这些指标上的优异表现表明，它生成的合成图像不仅在技术上是正确的，在美学上也是令人满意的。

特别值得注意的是，SHINE方法在处理非方形图像时表现出了显著的优势。传统的基于训练的方法通常只能处理固定尺寸的图像，当面对不同分辨率或长宽比的图像时，它们往往需要进行裁剪或缩放，这会导致图像质量的损失。而SHINE方法由于不依赖于特定的训练数据，因此能够自然地适应各种尺寸和比例的图像，这使得它在实际应用中具有更大的灵活性。

四、技术细节深度解析：算法背后的科学原理

SHINE方法的成功并非偶然，而是建立在对深度学习模型工作原理的深刻理解之上。要真正理解这个方法的精妙之处，我们需要深入探讨其背后的科学原理和技术细节。

在传统的图像合成方法中，研究者通常会使用"图像反演"技术作为起点。这个过程就像是试图通过观察一幅完成的画作来倒推画家的每一个笔触。具体来说，就是给定一张目标图像，试图找到能够生成这张图像的初始噪声。然后，研究者会将这个反演得到的噪声进行拼接，把物体部分的噪声复制到背景图像的相应位置。

然而，这种方法存在一个根本性的问题：它假设物体在新环境中应该保持与原始图像完全相同的外观和姿态。这就像是要求一个人无论走到哪里都保持完全相同的表情和动作，这显然是不现实的。在不同的环境中，同一个物体应该呈现出不同的外观，比如在阳光下应该更明亮，在阴影中应该更暗淡，在水边应该产生倒影。

SHINE方法通过采用"非反演潜在准备"策略巧妙地避开了这个问题。它不再试图重现原始图像的生成过程，而是创建一个全新的起点。这个过程就像是重新开始一幅画作，而不是试图修改一幅已经完成的作品。

具体的实现过程颇为巧妙。首先，系统使用视觉语言模型来分析目标物体，生成一个详细的文字描述。这就像是请一位专业的解说员来描述这个物体的特征。然后，系统使用这个描述配合图像修复模型来生成一个初始的合成图像。最后，系统对这个初始图像添加适量的噪声，创建一个新的起点。

这种方法的优势在于，它允许物体在新环境中自然地调整其外观。就像是一位演员在不同的舞台上会调整自己的表演风格一样，物体也能够根据新的环境条件来调整其视觉表现。

流形引导锚点损失的数学原理基于一个重要的观察：深度生成模型的输出可以被视为对数据流形的采样。数据流形是一个抽象的概念，它代表了所有可能的真实图像在高维空间中形成的曲面。当我们训练一个生成模型时，实际上是在教它学习这个流形的形状和结构。

在SHINE方法中，流形引导锚点损失通过比较两个不同模型的预测来工作。基础模型代表了通用的图像生成能力，而装备了个性化适配器的模型则具有了理解特定物体的能力。通过让这两个预测保持一致，系统确保了生成的图像既符合通用的视觉规律，又包含了目标物体的特定特征。

这个过程的数学表达相当优雅。损失函数被定义为两个速度预测之间的差异，其中速度预测代表了模型对图像应该如何变化的理解。通过最小化这个差异，系统找到了一个平衡点，既保持了背景的完整性，又成功地融入了目标物体。

退化抑制引导的实现则体现了研究团队对FLUX模型内部机制的深入理解。FLUX模型采用了多流块和联合自注意力机制，这种架构允许文本和图像信息进行深度交互。研究团队通过系统性的实验发现，在这个复杂的注意力机制中，图像查询信息扮演着至关重要的角色。

当图像查询信息被模糊处理时，模型的性能会出现可控的退化。这种退化不是随机的，而是有规律的：图像会变得不够清晰，颜色可能过于饱和，物体的身份特征可能变得模糊。研究团队巧妙地利用了这种可控的退化，将其作为负面引导信号，指导生成过程远离这些低质量的区域。

这种方法的理论基础来自于对比学习的思想。就像是通过展示好例子和坏例子来教学一样，退化抑制引导通过同时提供正面和负面的引导信号，帮助模型更好地理解什么是高质量的生成结果。

自适应背景融合的实现则展现了对注意力机制的创新应用。在现代的视觉变换器中，注意力图不仅仅是一个计算工具，它们实际上编码了模型对图像不同区域重要性的理解。研究团队发现，文本-图像交叉注意力图能够非常准确地识别出与特定文本描述相关的图像区域。

通过分析这些注意力图，系统能够自动生成比用户提供的粗糙遮罩更加精确的物体边界。这个过程就像是让AI用自己的"眼睛"来重新审视图像，找出真正重要的区域。然后，系统使用形态学操作来进一步优化这些边界，确保它们是连续和完整的。

五、实验结果与性能对比：数据说话的科学验证

科学研究的价值最终要通过严格的实验验证来体现。SHINE方法的优越性不仅体现在理论设计的巧妙上，更重要的是在大量实验中展现出的卓越性能。研究团队进行了全面而深入的实验评估，涵盖了多个数据集、多种评价指标和多个对比方法。

在DreamEditBench这个标准测试集上，SHINE方法与11个不同的基线方法进行了全面对比。这些基线方法包括6个基于训练的方法和5个无训练方法，代表了当前图像合成领域的最先进技术。实验结果显示，SHINE方法在几乎所有重要指标上都取得了最佳或接近最佳的性能。

特别值得关注的是在人类偏好对齐指标上的表现。DreamSim、ImageReward和VisionReward这些指标专门用于评估生成图像是否符合人类的审美偏好和质量标准。SHINE方法在这些指标上的优异表现表明，它生成的合成图像不仅在技术上是正确的，在视觉效果上也更加令人满意。

在身份一致性方面，SHINE方法同样表现出色。CLIP-I、DINOv2和实例检索特征这些指标从不同角度评估合成物体与原始物体的相似程度。实验结果显示，SHINE方法能够在保持物体身份特征的同时，让物体自然地适应新的环境条件。这种平衡是传统方法难以达到的，它们往往要么过度保持原始外观而显得不自然，要么过度适应环境而失去身份特征。

在更具挑战性的ComplexCompo数据集上，SHINE方法的优势更加明显。这个数据集包含了各种复杂的场景和条件，对所有方法都构成了严峻的挑战。实验结果显示，大多数传统方法在这个数据集上的性能都出现了显著下降，而SHINE方法仍然保持了稳定的高性能。

特别值得注意的是，基于训练的方法在ComplexCompo数据集上的表现普遍不如在DreamEditBench上的表现。这个现象揭示了这些方法的一个根本性局限：它们过度依赖训练数据的分布，当面对与训练数据差异较大的场景时，性能会显著下降。相比之下，SHINE方法由于不依赖特定的训练数据，因此具有更好的泛化能力。

在处理不同分辨率图像方面，SHINE方法展现出了显著的优势。传统的基于训练的方法通常只能处理固定尺寸的图像，当输入图像的分辨率或长宽比与训练数据不同时，它们需要进行裁剪或缩放操作，这会导致信息损失和质量下降。而SHINE方法能够自然地处理各种尺寸的图像，这使得它在实际应用中具有更大的灵活性。

研究团队还进行了详细的消融实验，系统地评估了SHINE方法中每个组件的贡献。实验结果清楚地显示了三个核心组件的重要性。流形引导锚点损失主要负责提升身份一致性指标，确保合成的物体保持原有的特征。退化抑制引导主要提升图像质量指标，确保生成的图像具有高的视觉质量。自适应背景融合则主要改善边界处理，虽然这种改善在定量指标上可能不够明显，但在视觉效果上却有显著的提升。

在计算效率方面，SHINE方法也表现出了良好的性能。虽然它需要进行一定的优化计算，但总体的计算开销仍然是可接受的。更重要的是，由于它不需要额外的训练过程，因此在部署和使用上更加便捷。

实验还揭示了一些有趣的发现。比如，当使用个性化LoRA而不是通用适配器时，SHINE方法的身份一致性会进一步提升。这是因为个性化LoRA是针对特定概念进行微调的，因此能够更准确地捕捉目标物体的特征。然而，这种提升是以额外的训练时间为代价的，因此在实际应用中需要根据具体需求进行权衡。

六、方法局限性与未来展望：诚实面对挑战

任何科学研究都不是完美无缺的，SHINE方法也有其局限性。研究团队以诚实和开放的态度讨论了这些局限性，这种科学精神值得赞赏。

SHINE方法的一个主要局限性与其初始化策略有关。由于该方法依赖于图像修复模型来创建初始的合成图像，因此最终结果的质量在一定程度上受到修复模型性能的影响。当修复模型生成的初始图像存在明显错误时，比如颜色不正确或形状扭曲，SHINE方法虽然能够在很大程度上纠正这些问题，但仍可能在最终结果中保留一些错误特征。

这个问题就像是在一张已经有些偏差的草图基础上进行精细绘画，虽然最终的作品质量会大大提升，但可能仍会受到初始草图的一些影响。研究团队通过实验发现，即使在修复模型产生较大偏差的情况下，SHINE方法仍能生成相对满意的结果，但当修复模型的错误过于严重时，这些错误可能会传播到最终的合成结果中。

另一个局限性与个性化适配器的质量有关。SHINE方法的性能很大程度上依赖于所使用的个性化适配器的质量。当使用高质量的适配器时，比如经过精心训练的个性化LoRA，方法能够产生非常准确的身份保持效果。但当使用通用的开放域适配器时，虽然仍能取得不错的效果，但在身份一致性方面可能会有所妥协。

这种依赖关系反映了一个更广泛的问题：个性化适配器技术本身仍在快速发展中，不同适配器的质量和特性差异很大。随着这个领域的不断进步，SHINE方法的性能也会相应提升，但目前它确实受到现有适配器技术水平的限制。

在处理极端场景时，SHINE方法也可能遇到挑战。虽然它在ComplexCompo数据集的各种复杂场景中表现出色，但在一些极端情况下，比如极度复杂的光影条件或非常规的物理环境，方法的性能可能会下降。这主要是因为基础模型的知识储备虽然丰富，但仍有其边界，当遇到训练数据中很少见的极端情况时，模型的表现可能不够理想。

计算资源的需求是另一个需要考虑的因素。虽然SHINE方法不需要额外的训练过程，但它在推理过程中需要进行优化计算，这会增加一定的计算开销。对于需要实时处理的应用场景，这种额外的计算需求可能会成为一个限制因素。

尽管存在这些局限性，SHINE方法仍然代表了图像合成领域的一个重要进步。更重要的是，这些局限性为未来的研究指明了方向。随着图像修复技术的不断改进，个性化适配器质量的持续提升，以及计算硬件性能的不断增强，这些局限性很可能在未来得到逐步解决。

研究团队对未来的发展方向也提出了一些展望。首先，他们计划探索更加鲁棒的初始化策略，减少对图像修复模型的依赖。这可能包括使用多个不同的修复模型来生成多个候选初始图像，然后选择最优的一个，或者开发专门针对图像合成任务优化的初始化方法。

其次，研究团队希望进一步提升方法的计算效率。这可能通过优化算法实现，比如使用更高效的优化策略或减少优化步骤的数量。也可能通过硬件加速来实现，比如利用专门的AI芯片来加速计算过程。

最后，研究团队计划将SHINE方法扩展到更多的应用场景。目前的研究主要关注静态图像的合成，未来可能会探索视频合成、三维场景合成等更复杂的任务。这些扩展将进一步验证方法的通用性和实用性。

说到底，SHINE方法为我们展示了一种全新的思路：不是通过更多的训练数据或更复杂的模型架构来解决问题，而是通过更聪明的方法来释放现有模型的潜能。这种思路不仅在图像合成领域有价值，在整个人工智能领域都具有重要的启发意义。随着AI模型变得越来越强大，如何更好地利用这些模型的能力，而不是简单地追求更大更复杂的模型，可能是未来AI发展的一个重要方向。

这项研究提醒我们，有时候最好的解决方案不是重新发明轮子，而是找到更好的方式来使用现有的轮子。在AI技术日新月异的今天，这种智慧显得尤为珍贵。对于普通用户来说，这意味着他们很快就能享受到更高质量、更易使用的图像编辑工具，让创意表达变得更加自由和便捷。

Q&A

Q1：SHINE方法和传统的图像合成方法有什么本质区别？
A：SHINE方法最大的区别在于它不需要重新训练AI模型，而是巧妙地引导现有模型发挥潜能。传统方法就像是重新教一个学生学习，而SHINE更像是给一个已经很聪明的学生提供更好的指导，让他发挥出最佳水平。

Q2：为什么SHINE方法能够处理复杂的光影效果，比如水面倒影和阴影？
A：因为现代AI模型在训练过程中已经学会了物理世界的规律，包括光线传播、阴影形成和水面反射等知识。SHINE方法通过流形引导锚点损失等技术，成功激发了模型的这些潜在能力，让它能够自然地生成符合物理规律的光影效果。

Q3：普通用户什么时候能够使用SHINE技术进行图像编辑？
A：目前SHINE还是一个研究阶段的技术，研究团队承诺会在论文发表后公开代码和基准测试数据。虽然普通用户暂时无法直接使用，但这项技术很可能会被集成到未来的图像编辑软件中，让更多人能够轻松创作出专业级的合成图像。