TC-Light 是由中科院自动化所张兆翔教授团队研发的生成式渲染器，能够对具身训练任务中复杂和剧烈运动的长视频序列进行逼真的光照与纹理重渲染，同时具 备良好的时序一致性和低计算成本开销，使得它能够帮助减少 Sim2Real Gap 以及实现 Real2Real 的数据增强，帮助获得具身智能训练所需的海量高质量数据。 它是如何实现的呢？本文将为你揭秘 TC-Light 背后的黑科技！本工作已中稿 NeurIPS2025，论文与代码均已公开，欢迎大家试用和体验，也欢迎大家到 Project Page 体验 Video Demo。 论文题目：TC-Light: Temporally Coherent Generative Rendering for Realistic World Transfer 图 1 TC-Light 效果展示 为了推动这一问题的解决，我们提出了 TC-Light 算法，在提升视频生成模型计算效率的同时，通过两阶段在线快速优化提升输出结果的一致性，如图 1 和视频 Demo所示所示，本算法在保持重渲染真实性的同时，时序一致性和真实性相比于已有算法取得了显著提高。下面对算法细节进行详细介绍。 ...

TC-Light团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 具身这么火，面向具身场景的生成式渲染器也来了。 中科院自动化所张兆翔教授团队研发的TC-Light，能够对具身训练任务中复杂和剧烈运动的长视频序列进行逼真的光照与纹理重渲染，同时具 备良好的时序一致性和低计算成本开销。 它能够帮助减少Sim2Real Gap以及实现Real2Real的数据增强，帮助获得具身智能训练所需的海量高质量数据。 论文Demo代码均已公开。 研究背景 光线及其与周围环境的交互共同塑造了人类以及具身智能体感知数字世界和现实世界的基本方式。 然而，在现实环境中采集不同光照与场景条件下的数据代价高昂，而仿真环境中尽管可以获得近乎无限的数据，但受限于算力资源，通常需要 对光线的多次折射衍射以及纹理精度进行近似和简化，使得视觉真实性无可避免地受到损失，在视觉层面产生Sim2Real Gap。 而如果能够借助生成式模型根据所需的光照条件对现实或仿真环境下采集到的视频数据进行重渲染，不仅够帮助获得增加已有真实数据的多样 性，并且能够弥合计算误差带来的CG感，使得从仿真器中能够得到视觉上高度真实的传感器数据，包括RL-CycleGAN在内的 ...