Verwenden Sie das Diffusionsmodell, um Texturen für 3D-Objekte zu generierenSie können es in nur einem Satz tun!
Wenn Sie „einen Stuhl mit einem braunen und schwarzen geometrischen Muster“ eingeben, fügt das Diffusionsmodell ihm sofort eine antike Textur hinzu und verleiht ihm ein historisches Gefühl
Die KI kann sich sofort vorstellen, Details hinzuzufügen Wenn Sie Holztexturen auf den Desktop übertragen möchten, können Sie auch nur einen Screenshot machen, ohne das Erscheinungsbild des Desktops zu zeigen.
Beim Entwerfen von Materialien müssen Sie mehrere Parameter wie Rauheit, Reflexion, Transparenz, Wirbel und Blüte berücksichtigen. Um gute Effekte zu entwerfen, müssen Sie nicht nur Kenntnisse über Materialien, Beleuchtung, Rendering usw. haben, sondern auch wiederholte Rendering-Tests und -Modifikationen durchführen. Wenn sich das Material ändert, muss das Design möglicherweise neu gestartet werden 
Der Inhalt, der neu geschrieben werden muss, ist: der Effekt des Texturverlusts in der Spielszene
Allerdings sind die zuvor mithilfe künstlicher Intelligenz entworfenen Texturen nicht ideal Aussehen, also das Design Texturierung war schon immer eine zeitaufwändige und arbeitsintensive Aufgabe, die auch zu hohen Kosten geführt hat
Forscher von HKU, Hong Kong Chinese und TCL haben kürzlich eine neue Methode der künstlichen Intelligenz zum Design der Textur von 3D entwickelt Objekte. Diese Methode kann nicht nur die ursprüngliche Form des Objekts perfekt beibehalten, sondern auch eine realistischere Textur entwerfen, die perfekt zur Oberfläche des Objekts passt. Diese Forschung wurde als mündlicher Bericht in ICCV 2023 aufgenommen Der geschriebene Inhalt lautet: Was ist die Lösung für dieses Problem? Werfen wir gemeinsam einen Blick darauf.
Verwenden Sie das Diffusionsmodell, um 3D-Texturen in einem Satz zu erhalten
Während des Generierungsprozesses wird eine spezielle Bearbeitung der Geometrie des 3D-Objekts selbst durchgeführt, sodass die generierte Textur nicht perfekt zum Originalobjekt passen kann und seltsame Formen „herausspringen“
Daher in Um die Struktur des 3D-Objekts sicherzustellen. Um stabil und gleichzeitig detaillierte und realistische Texturen zu erzeugen, wurde im Rahmen dieser Forschung ein Framework namens „Punkt-UV-Diffusion“ entwickelt.
Dieses Framework umfasst zwei Module: „Grobentwurf“ und „Endbearbeitung“, die beide auf dem
Diffusionsmodell
basieren, die in beiden verwendeten Diffusionsmodelle sind jedoch unterschiedlich.
Trainieren Sie zunächst im Modul „Grobentwurf“ ein 3D-Diffusionsmodell mit Formmerkmalen
(einschließlich Oberflächennormalen, Koordinaten und Masken)
als Eingabebedingungen, um die Farbe jedes Punkts in der Objektform vorherzusagen und dadurch ein Rohbild zu generieren Texturbildeffekt:
Im Modul „Finishing“ wird auch ein 2D-Diffusionsmodell entwickelt, um das zuvor generierte grobe Texturbild und die Objektform als Eingabebedingungen weiter zu nutzen, um eine verfeinerte Textur zu erzeugen
Der Grund Der Grund für die Übernahme dieser Entwurfsstruktur liegt darin, dass der Rechenaufwand früherer Methoden zur Erzeugung hochauflösender Punktwolken normalerweise zu hoch ist
Mit diesem zweistufigen Erzeugungsverfahren können nicht nur Rechenkosten eingespart werden, sondern auch die beiden Diffusionsmodelle können verwendet werden können ihre eigenen Rollen spielen, und im Vergleich zur vorherigen Methode bleibt nicht nur die Struktur des ursprünglichen 3D-Objekts erhalten, sondern auch die generierte Textur wird verfeinertWas die Steuerung des Generierungseffekts durch Eingabe von Text oder Bildern betrifft, ist dies der Fall „Beitrag“ von
CLIP
. Um die ursprüngliche Bedeutung nicht zu verändern, muss der Inhalt ins Chinesische umgeschrieben werden. Was neu geschrieben werden muss, ist: Für die Eingabe verwendet der Autor zunächst das vorab trainierte CLIP-Modell, um den Einbettungsvektor des Textes oder Bildes zu extrahieren, gibt ihn dann in ein MLP-Modell ein und integriert schließlich die Bedingungen in das „grobe Design“. „ und „Endbearbeitung“ Im zweistufigen Netzwerk steuert
die durch Text und Bilder erzeugte Textur, um das endgültige Ausgabeergebnis zu erzielen. Welchen Implementierungseffekt hat dieses Modell also?
Die Erzeugungsgeschwindigkeit wird von 10 Minuten auf 30 Sekunden reduziert.
Werfen wir zunächst einen Blick auf den Erzeugungseffekt der Punkt-UV-Diffusion.
Wie aus den Renderings ersichtlich ist, gibt es neben Tischen und Stühlen auch eine Punkt-UV-Diffusion kann auch Objekte wie Autos generieren. Texturen, weitere Typen
kann nicht nur Texturen basierend auf Text generieren:
kann auch Textureffekte entsprechender Objekte basierend auf einem Bild generieren:
Die Autoren Generieren Sie auch Texturen für die Punkt-UV-Diffusion. Der Effekt wird mit der vorherigen Methode verglichen.
Durch Betrachten des Diagramms können Sie feststellen, dass im Vergleich zu anderen Texturerzeugungsmodellen wie Texture Fields, Texturify, PVD-Tex usw. Punkt- Die UV-Diffusion zeigt bessere Ergebnisse in Bezug auf Struktur und Feinheit
Der Autor erwähnte auch, dass die Punkt-UV-Diffusion bei derselben Hardwarekonfiguration im Vergleich zu Text2Mesh, dessen Berechnung 10 Minuten dauert, nur 30 Sekunden dauert.
Der Autor wies jedoch auch auf einige aktuelle Einschränkungen der Punkt-UV-Diffusion hin. Wenn die UV-Karte beispielsweise zu viele „fragmentierte“ Teile enthält, kann dennoch kein nahtloser Textureffekt erzielt werden. Da das Training auf 3D-Daten angewiesen ist und die aktuelle verfeinerte Qualität und Quantität von 3D-Daten nicht das Niveau von 2D-Daten erreichen kann, kann der generierte Effekt noch nicht den verfeinerten Effekt der 2D-Bilderzeugung erreichen
Für Interessierte Freunde dieser Forschung können auf den Link unten klicken, um das Papier zu lesen~
Papieradresse:https://cvmi-lab.github.io/Point-UV-Diffusion/paper/point_uv_diffusion.pdf
Projektadresse (noch im Aufbau): https://github.com/CVMI-Lab/Point-UV-Diffusion
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonFühren Sie die Texturzuordnung von 3D-Modellen ganz einfach in 30 Sekunden durch, einfach und effizient!. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
