Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhancing Texture Generation with High-Fidelity Using Advanced Texture Priors

論文の概要: Enhancing Texture Generation with High-Fidelity Using Advanced Texture Priors

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05102v1
Date: Fri, 8 Mar 2024 07:07:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-11 20:47:10.904237
Title: Enhancing Texture Generation with High-Fidelity Using Advanced Texture Priors
Title（参考訳）: 高度なテクスチャプリエントを用いた高忠実度テクスチャ生成の促進
Authors: Kuo Xu, Maoyu Wang, Muyu Wang, Lincong Feng, Tianhui Zhang, Xiaoli Liu
Abstract要約: 粗いテクスチャを初期入力として利用する高分解能で高忠実なテクスチャ復元手法を提案する。また,現在の高分解能テクスチャ合成方式におけるノイズ問題に対処する自己教師型スキームに基づく背景雑音平滑化手法を提案する。本手法により,高分解能なテクスチャ合成が可能となり,高精細テクスチャ合成技術への道が開かれた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4542583614606408
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The recent advancements in 2D generation technology have sparked a widespread discussion on using 2D priors for 3D shape and texture content generation. However, these methods often overlook the subsequent user operations, such as texture aliasing and blurring that occur when the user acquires the 3D model and simplifies its structure. Traditional graphics methods partially alleviate this issue, but recent texture synthesis technologies fail to ensure consistency with the original model's appearance and cannot achieve high-fidelity restoration. Moreover, background noise frequently arises in high-resolution texture synthesis, limiting the practical application of these generation technologies.In this work, we propose a high-resolution and high-fidelity texture restoration technique that uses the rough texture as the initial input to enhance the consistency between the synthetic texture and the initial texture, thereby overcoming the issues of aliasing and blurring caused by the user's structure simplification operations. Additionally, we introduce a background noise smoothing technique based on a self-supervised scheme to address the noise problem in current high-resolution texture synthesis schemes. Our approach enables high-resolution texture synthesis, paving the way for high-definition and high-detail texture synthesis technology. Experiments demonstrate that our scheme outperforms currently known schemes in high-fidelity texture recovery under high-resolution conditions.
Abstract（参考訳）: 最近の2D生成技術の進歩は、3D形状とテクスチャコンテンツ生成に2D前駆体を使うことについて広く議論されている。しかし、これらの方法は、ユーザが3dモデルを取得して構造を単純化する際に生じるテクスチャエイリアスやぼやけといった、その後のユーザ操作を見落としていることが多い。従来のグラフィック手法は部分的にこの問題を緩和するが、最近のテクスチャ合成技術は元のモデルと一貫性を持たず、高い再現性を達成できない。さらに, 背景雑音は高分解能なテクスチャ合成において頻繁に発生し, これらの生成技術の実用的利用を制限している。本研究では, 粗いテクスチャを初期入力として用いて, 合成テクスチャと初期テクスチャの整合性を向上し, ユーザの構造簡略化操作によるエイリアス化や曖昧化の問題を克服する, 高分解能で高忠実なテクスチャ復元手法を提案する。さらに,現在の高分解能テクスチャ合成方式におけるノイズ問題に対処する自己教師型スキームに基づく背景雑音平滑化手法を提案する。本手法により,高分解能なテクスチャ合成が可能となり,高精細テクスチャ合成技術への道が開かれた。実験により,高分解能条件下での高忠実度テクスチャ回復における現在知られているスキームに勝ることを示す。

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