論文の概要: HiMat: DiT-based Ultra-High Resolution SVBRDF Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.07011v3
• Date: Sat, 27 Sep 2025 00:16:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 17:47:09.149496
• Title: HiMat: DiT-based Ultra-High Resolution SVBRDF Generation
• Title（参考訳）: HiMat: DiTベースの超高分解能SVBRDF生成
• Authors: Zixiong Wang, Jian Yang, Yiwei Hu, Milos Hasan, Beibei Wang,
• Abstract要約: HiMatは、効率的な4K SVBRDF生成に適した拡散ベースのフレームワークである。 CrossStitchは軽量な畳み込みモジュールで、グローバルな注目を集めるコストを伴わずに、クロスマップの一貫性を強制する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.081964370337943
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Creating ultra-high-resolution spatially varying bidirectional reflectance functions (SVBRDFs) is critical for photorealistic 3D content creation, to faithfully represent fine-scale surface details required for close-up rendering. However, achieving 4K generation faces two key challenges: (1) the need to synthesize multiple reflectance maps at full resolution, which multiplies the pixel budget and imposes prohibitive memory and computational cost, and (2) the requirement to maintain strong pixel-level alignment across maps at 4K, which is particularly difficult when adapting pretrained models designed for the RGB image domain. We introduce HiMat, a diffusion-based framework tailored for efficient and diverse 4K SVBRDF generation. To address the first challenge, HiMat performs generation in a high-compression latent space via DC-AE, and employs a pretrained diffusion transformer with linear attention to improve per-map efficiency. To address the second challenge, we propose CrossStitch, a lightweight convolutional module that enforces cross-map consistency without incurring the cost of global attention. Our experiments show that HiMat achieves high-fidelity 4K SVBRDF generation with superior efficiency, structural consistency, and diversity compared to prior methods. Beyond materials, our framework also generalizes to related applications such as intrinsic decomposition.
• Abstract（参考訳）: 超高解像度空間変化二方向反射関数(SVBRDF)の作成は、クローズアップレンダリングに必要な微細な表面の詳細を忠実に表現するために、フォトリアリスティックな3Dコンテンツ作成に不可欠である。 しかし、4K 生成を実現するには、(1) 画素予算を乗じて禁止メモリと計算コストを課すマルチリフレクタンスマップをフル解像度で合成する必要性、(2) マップ間の強いピクセルレベルのアライメントを 4K で維持する必要性、という2つの課題がある。 効率的な4K SVBRDF生成に適した拡散型フレームワークであるHiMatを紹介する。 最初の課題に対処するため、HiMatはDC-AEを介して高圧縮潜時空間で生成を行い、線形注意を持つ事前学習拡散変換器を用いてマップ毎の効率を向上させる。 第2の課題に対処するため,グローバルな注目を集めるコストを伴わずに,クロスマップ整合性を実現する軽量な畳み込みモジュールであるCrossStitchを提案する。 実験の結果,HiMatは従来の方法に比べて効率,構造的整合性,多様性に優れた4K SVBRDF生成を実現することがわかった。 材料以外にも、本フレームワークは本質的な分解のような関連する応用にも一般化する。

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