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영어

While interior design platforms are rapidly adopting AR and 3D rendering technologies, the lighting preview features in existing online simulators and AR services often fail to incorporate accurate optical effects, limiting users' ability to experience the actual atmosphere of a space. To bridge this realism gap, this paper proposes an AI-based 2D indoor relighting system. The proposed system performs luminaire-grounded relighting—applying the light source directly to the actual fixture location—and supports multi-color lighting changes to enhance the user experience. Built upon Latent-Intrinsics and diffusion models, we fine-tuned the U-Net cross-attention to specialize in lamp objects and employed a trained ControlNet and Color Adaptor for stable color injection. Experimental results demonstrate superior color reproduction compared to baseline models, with performance improvements of approximately 2.5× in RMSE and LPIPS, and 1.2× in SSIM. We anticipate that these findings will serve as a sophisticated lighting preview solution for future AR-based interior services.

한국어

최근 인테리어 디자인 플랫폼들이 AR 및 3D 렌더링 기술을 빠르게 도입하고 있으나, 기 존 온라인 시뮬레이터와 AR 서비스가 제공하는 조명 미리보기 기능은 광학 효과가 반영되 지 않아 실제 공간의 분위기를 체감하는 데 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 현실감의 격차를 해소하기 위해 AI 기반 2D 실내 리라이팅 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 이 미지 전체의 스타일을 변환하는 대신 실제 조명 기구 위치에 광원을 적용하는 조명 기구 기반 리라이팅을 수행하며, 사용자 경험 향상을 위해 다중 색상 조명 변경을 지원한다. Latent-Intrinsics와 확산 모델을 기반으로 램프 객체에 특화되도록 U-Net의 Cross-attention을 미세 조정하고, 안정적인 색상 주입을 위해 학습된 ControlNet과 Color Adaptor를 적용하였다. 실험 결과, 기존 베이스라인 모델 대비 우수한 색상재현력과 RMSE와 LPIPS 성능이 약 2.5배, SSIM은 약 1.2배 향상되었다. 연구 결과는 AR 기반 인테리어 서비 스를 위한 정교한 조명 미리보기 기술로 활용되기를 기대한다.