論文の概要: ZeST: Zero-Shot Material Transfer from a Single Image

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06425v1
• Date: Tue, 9 Apr 2024 16:15:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-10 14:01:33.822908
• Title: ZeST: Zero-Shot Material Transfer from a Single Image
• Title（参考訳）: ZeST: 単一画像からのゼロショット物質移動
• Authors: Ta-Ying Cheng, Prafull Sharma, Andrew Markham, Niki Trigoni, Varun Jampani,
• Abstract要約: ZeSTは、典型的な画像が与えられた入力画像中のオブジェクトにゼロショットの物質を転送する方法である。 異なる照明下で複数編集および頑健な材料割り当てを行うためのZeSTの適用例を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.714441587735614
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose ZeST, a method for zero-shot material transfer to an object in the input image given a material exemplar image. ZeST leverages existing diffusion adapters to extract implicit material representation from the exemplar image. This representation is used to transfer the material using pre-trained inpainting diffusion model on the object in the input image using depth estimates as geometry cue and grayscale object shading as illumination cues. The method works on real images without any training resulting a zero-shot approach. Both qualitative and quantitative results on real and synthetic datasets demonstrate that ZeST outputs photorealistic images with transferred materials. We also show the application of ZeST to perform multiple edits and robust material assignment under different illuminations. Project Page: https://ttchengab.github.io/zest
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ZeSTを提案する。ZeST,ZeST,ZeST,ZeST,ZeST,ZeST,ZeST,ZeST,ZeST,ZeST,ZeST,ZeST。 ZeSTは既存の拡散アダプタを利用して、模範画像から暗黙の物質表現を抽出する。 この表現は、奥行き推定を幾何学キュー、グレースケールの物体シェーディングを照明キューとして使用し、入力画像中の物体に予め学習した塗布拡散モデルを用いて物質を転写する。 この方法は、トレーニングなしで実画像上で動作し、ゼロショットのアプローチをもたらす。 実際のデータセットと合成データセットの質的および定量的結果の両方で、ZeSTは転写された物質でフォトリアリスティックな画像を出力することを示した。 また,ZeSTを複数の編集や,異なる照明下での頑健な材料割り当てに応用することも示す。 プロジェクトページ: https://ttchengab.github.io/zest

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