論文の概要: Infinite Texture: Text-guided High Resolution Diffusion Texture Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08210v1
• Date: Mon, 13 May 2024 21:53:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-15 15:27:38.643211
• Title: Infinite Texture: Text-guided High Resolution Diffusion Texture Synthesis
• Title（参考訳）: 無限テクスチャ:テキスト誘導高分解能拡散テクスチャ合成
• Authors: Yifan Wang, Aleksander Holynski, Brian L. Curless, Steven M. Seitz,
• Abstract要約: Infinite Textureはテキストプロンプトから任意の大きさのテクスチャ画像を生成する方法である。 本手法は,1つのテクスチャ上に拡散モデルを微調整し,その分布をモデルの出力領域に埋め込むことを学習する。 1つのGPU上で任意の解像度の出力テクスチャ画像を生成するためのスコアアグリゲーションストラテジーによって、我々の微調整拡散モデルが生成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.189479577198846
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present Infinite Texture, a method for generating arbitrarily large texture images from a text prompt. Our approach fine-tunes a diffusion model on a single texture, and learns to embed that statistical distribution in the output domain of the model. We seed this fine-tuning process with a sample texture patch, which can be optionally generated from a text-to-image model like DALL-E 2. At generation time, our fine-tuned diffusion model is used through a score aggregation strategy to generate output texture images of arbitrary resolution on a single GPU. We compare synthesized textures from our method to existing work in patch-based and deep learning texture synthesis methods. We also showcase two applications of our generated textures in 3D rendering and texture transfer.
• Abstract（参考訳）: Infinite Textureはテキストプロンプトから任意の大きさのテクスチャ画像を生成する方法である。 本手法は,1つのテクスチャ上に拡散モデルを微調整し,その分布をモデルの出力領域に埋め込むことを学習する。 DALL-E 2のようなテキスト・ツー・イメージ・モデルから任意に生成できる、サンプルテクスチャパッチでこの微調整プロセスをシードする。 1つのGPU上で任意の解像度の出力テクスチャ画像を生成するために、スコアアグリゲーション戦略により、我々の微調整拡散モデルを使用する。 本手法から合成テクスチャをパッチベースおよびディープラーニングテクスチャ合成法における既存の作業と比較する。 生成したテクスチャの3次元レンダリングとテクスチャ転送における2つの応用についても紹介する。

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