論文の概要: MatFuse: Controllable Material Generation with Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11408v2
• Date: Sat, 18 Nov 2023 17:59:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-22 18:22:07.578255
• Title: MatFuse: Controllable Material Generation with Diffusion Models
• Title（参考訳）: MatFuse:拡散モデルによる制御可能な材料生成
• Authors: Giuseppe Vecchio, Renato Sortino, Simone Palazzo, Concetto Spampinato
• Abstract要約: MatFuseは、SVBRDFマップの作成を簡単にするために拡散モデルの生成力を利用する統一的なアプローチである。 我々のパイプラインは、カラーパレット、スケッチ、テキスト、画像を含む複数の条件付け源を統合し、材料合成におけるきめ細かい制御と柔軟性を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.993516790237503
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Creating high-quality materials in computer graphics is a challenging and time-consuming task, which requires great expertise. To simply this process, we introduce MatFuse, a unified approach that harnesses the generative power of diffusion models to simplify the creation of SVBRDF maps. Our pipeline integrates multiple sources of conditioning, including color palettes, sketches, text, and pictures, for a fine-grained control and flexibility in material synthesis. This design enables the combination of diverse information sources (e.g., sketch + text), enhancing creative possibilities in line with the principle of compositionality. Additionally, we propose a multi-encoder compression model with a two-fold purpose: it improves reconstruction performance by learning a separate latent representation for each map and enables a map-level material editing capabilities. We demonstrate the effectiveness of MatFuse under multiple conditioning settings and explore the potential of material editing. We also quantitatively assess the quality of the generated materials in terms of CLIP-IQA and FID scores. \\ Source code for training MatFuse will be made publically available at https://gvecchio.com/matfuse.
• Abstract（参考訳）: コンピュータグラフィックスで高品質な素材を作ることは困難で時間を要する作業であり、優れた専門知識を必要とする。 この過程を単純にするために、拡散モデルの生成力を利用してsvbrdfマップを作成する統一的なアプローチであるmatfuseを紹介する。 我々のパイプラインは、カラーパレット、スケッチ、テキスト、画像を含む複数の条件付け源を統合し、材料合成におけるきめ細かい制御と柔軟性を実現する。 このデザインは多様な情報ソース(スケッチ+テキストなど)の組み合わせを可能にし、構成性の原則に従って創造性を高める。 さらに,2つの目的を持つマルチエンコーダ圧縮モデルを提案し,各マップに対して別個の潜在表現を学習することで再構成性能を向上し,マップレベルの素材編集機能を実現する。 複数の条件設定下でのMatFuseの有効性を実証し,材料編集の可能性を探る。 また,CLIP-IQAおよびFIDスコアを用いて,生成材料の品質を定量的に評価した。 MatFuseのトレーニング用ソースコードはhttps://gvecchio.com/matfuse.comで公開されている。

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