論文の概要: VideoMatGen: PBR Materials through Joint Generative Modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.16566v1
- Date: Tue, 17 Mar 2026 14:24:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-18 17:42:07.329304
- Title: VideoMatGen: PBR Materials through Joint Generative Modeling
- Title（参考訳）: VideoMatGen:共同生成モデルによるPBR材料
- Authors: Jon Hasselgren, Zheng Zeng, Milos Hasan, Jacob Munkberg,
- Abstract要約: 本稿では,映像拡散トランスアーキテクチャに基づく3次元形状の物理材料生成手法を提案する。
本手法は入力幾何学とテキスト記述に基づいて,複数の材料特性を共同でモデル化する。
本稿では,複数の材料モーダルをコンパクトなラテント空間に符号化するカスタム変分自動エンコーダを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.245666691622459
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present a method for generating physically-based materials for 3D shapes based on a video diffusion transformer architecture. Our method is conditioned on input geometry and a text description, and jointly models multiple material properties (base color, roughness, metallicity, height map) to form physically plausible materials. We further introduce a custom variational auto-encoder which encodes multiple material modalities into a compact latent space, which enables joint generation of multiple modalities without increasing the number of tokens. Our pipeline generates high-quality materials for 3D shapes given a text prompt, compatible with common content creation tools.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,映像拡散トランスアーキテクチャに基づく3次元形状の物理材料生成手法を提案する。
本手法は, 入力形状とテキスト記述に基づいて, 複数の材料特性(基材色, 粗さ, 金属性, 高さマップ)を共同でモデル化し, 物理的に可塑性材料を形成する。
さらに、複数の材料モーダルをコンパクトな潜在空間に符号化するカスタム変分自動エンコーダを導入し、トークン数を増やすことなく複数のモーダルを共同生成できるようにする。
我々のパイプラインは、テキストプロンプトが与えられ、一般的なコンテンツ作成ツールと互換性のある高品質な3D形状の材料を生成する。
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