FabricDiffusion是一項(xiàng)由谷歌與卡內(nèi)基梅隆大合開發(fā)的高保真3D服裝生成技術(shù)，能夠?qū)F(xiàn)實(shí)中的2D服裝圖像的紋理與印花高質(zhì)量地轉(zhuǎn)移至任意形狀的3D服裝模型上。該技術(shù)依托去噪擴(kuò)散模型和大規(guī)模合成數(shù)據(jù)集，修正輸入紋理圖像的失真，并生成多種貼圖，包括漫反射、粗糙度、法線和金屬度，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)3D服裝在不同光照條件下的精確重新照明與渲染。

FabricDiffusion是什么

FabricDiffusion是由谷歌和卡內(nèi)基梅隆大學(xué)共同推出的一種先進(jìn)的3D服裝生成技術(shù)，旨在將現(xiàn)實(shí)生活中的2D服裝圖像的細(xì)膩紋理和獨(dú)特印花準(zhǔn)確地轉(zhuǎn)移到各類3D服裝模型上。其核心技術(shù)基于去噪擴(kuò)散模型，結(jié)合龐大的合成數(shù)據(jù)集，有效糾正輸入紋理圖像的失真，生成包括漫反射、粗糙度、法線以及金屬度等多種紋理貼圖，展現(xiàn)出卓越的性能與廣泛的適應(yīng)能力。

FabricDiffusion的主要功能

• 高質(zhì)量紋理轉(zhuǎn)移：自動(dòng)提取并將2D服裝圖像的紋理和印花轉(zhuǎn)移至3D服裝模型。
• 多種紋理處理：能夠處理各類紋理、圖案及材料類型。
• 多種紋理貼圖生成：支持生成漫反射貼圖以及粗糙度、法線和金屬度貼圖。
• 跨光照條件的渲染：在不同光照條件下實(shí)現(xiàn)3D服裝的精確重新照明與渲染。
• 零樣本泛化能力：在僅使用合成渲染圖像進(jìn)行訓(xùn)練的情況下，成功泛化至現(xiàn)實(shí)世界圖像。

FabricDiffusion的技術(shù)原理

• 去噪擴(kuò)散模型：利用去噪擴(kuò)散模型從失真的輸入紋理圖像中恢復(fù)出無失真、可平鋪的紋理材料。
• 大規(guī)模合成數(shù)據(jù)集：構(gòu)建了一個(gè)包含超過10萬種紡織顏像、3800種PBR材質(zhì)紋理、7000個(gè)印花和22個(gè)3D服裝網(wǎng)格的大型合成數(shù)據(jù)集，用于模型訓(xùn)練。
• 紋理圖像糾正：基于模型訓(xùn)練，糾正輸入紋理圖像中的失真，生成與物理基礎(chǔ)渲染（PBR）材質(zhì)生成流程緊密結(jié)合的平滑紋理圖。
• 特征轉(zhuǎn)移：從單一服裝圖像中提取并轉(zhuǎn)移紋理圖案、材質(zhì)屬性以及詳細(xì)的印花和標(biāo)志等多種特征。
• 歸一化與可平鋪性：生成的紋理圖經(jīng)過歸一化處理，能夠在服裝的UV空間中平鋪，完美融入現(xiàn)有的PBR材質(zhì)估計(jì)流程。
• 條件生成：根據(jù)輸入的服裝圖像條件生成對(duì)應(yīng)的紋理，實(shí)現(xiàn)從2D到3D的高質(zhì)量紋理轉(zhuǎn)移。

FabricDiffusion的項(xiàng)目地址

• 項(xiàng)目官網(wǎng)：humansensinglab.github.io/fabric-diffusion
• arXiv技術(shù)論文：https://arxiv.org/pdf/2410.01801

FabricDiffusion的應(yīng)用場(chǎng)景

• 虛擬試衣：在電子商務(wù)和時(shí)尚零售中，構(gòu)建虛擬試衣間，讓消費(fèi)者能夠在線試穿3D服裝，提升購(gòu)物體驗(yàn)。
• 游戲與娛樂：在游戲開發(fā)過程中，迅速生成具有真實(shí)紋理的3D服裝，增強(qiáng)游戲角色的視覺真實(shí)感。
• 虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）：在VR和AR應(yīng)用中，創(chuàng)造逼真的虛擬環(huán)境與角色，提升用戶的沉浸感。
• 影視制作：在電影和電視制作中，生成或修改服裝紋理，提升特效及服裝設(shè)計(jì)的效率。
• 時(shí)尚設(shè)計(jì)與原型開發(fā)：幫助設(shè)計(jì)師探索新設(shè)計(jì)與紋理，快速創(chuàng)建服裝原型，加速設(shè)計(jì)迭代。

常見問題

• FabricDiffusion支持哪些類型的服裝圖像？：FabricDiffusion能夠處理多種類型的2D服裝圖像，包括各種紋理和印花。
• 如何獲得FabricDiffusion的技術(shù)支持？：用戶可以通過項(xiàng)目官網(wǎng)獲取相關(guān)的支持和文檔。
• FabricDiffusion的生成速度如何？：生成速度取決于輸入圖像的復(fù)雜程度和所使用的計(jì)算資源。
• 是否可以在不同平臺(tái)上使用FabricDiffusion？：FabricDiffusion設(shè)計(jì)為可在多種平臺(tái)上使用，適合集成到各種應(yīng)用程序中。
• FabricDiffusion的未來發(fā)展方向是什么？：未來將繼續(xù)優(yōu)化算法，提高生成質(zhì)量，并擴(kuò)展其應(yīng)用場(chǎng)景。