論文の概要: Collaborative Control for Geometry-Conditioned PBR Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05919v3
• Date: Fri, 23 Aug 2024 12:19:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-26 19:58:50.706448
• Title: Collaborative Control for Geometry-Conditioned PBR Image Generation
• Title（参考訳）: 幾何合成PBR画像生成のための協調制御
• Authors: Shimon Vainer, Mark Boss, Mathias Parger, Konstantin Kutsy, Dante De Nigris, Ciara Rowles, Nicolas Perony, Simon Donné,
• Abstract要約: 我々は、RGB生成における測光不正確さを回避し、直接PBR画像分布をモデル化することを提案する。 我々は、新しいネットワーク間通信パラダイムを用いて、凍結したRGBモデルに強く結びついている新しいPBRモデルを訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.41000596260979
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Graphics pipelines require physically-based rendering (PBR) materials, yet current 3D content generation approaches are built on RGB models. We propose to model the PBR image distribution directly, avoiding photometric inaccuracies in RGB generation and the inherent ambiguity in extracting PBR from RGB. As existing paradigms for cross-modal fine-tuning are not suited for PBR generation due to both a lack of data and the high dimensionality of the output modalities, we propose to train a new PBR model that is tightly linked to a frozen RGB model using a novel cross-network communication paradigm. As the base RGB model is fully frozen, the proposed method retains its general performance and remains compatible with e.g. IPAdapters for that base model.
• Abstract（参考訳）: グラフィックスパイプラインは物理ベースのレンダリング(PBR)材料を必要とするが、現在の3Dコンテンツ生成アプローチはRGBモデル上に構築されている。 本稿では,RGB 生成における測光的不正確さと,RGB から PBR を抽出する際の固有曖昧さを回避し,PBR 画像の直接分布をモデル化する。 データ不足と出力モダリティの高次元性の両方のため、既存のクロスモーダル微調整のパラダイムはPBR生成には適さないため、新しいクロスネットワーク通信パラダイムを用いて、凍結RGBモデルと密にリンクした新しいPBRモデルをトレーニングすることを提案する。 基本RGBモデルは完全に凍結されているため、提案手法は一般的な性能を維持し、そのベースモデルのeg IPAdaptersと互換性が保たれている。

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