ZeST:可将一图像的材质迁移到另一图像上
CSS站长资源(ChinaZ.com)4月17日 消息:在计算机视觉和图形学领域,图像图像材质迁移技术一直是质迁研究的热点之一。最近,图像图像牛津大学、质迁Stability AI 和 MIT CSAIL 的图像图像研究团队共同开发了一种名为ZeST的创新方法,它能够在无需任何先前训练的质迁情况下,实现从一张图像到另一张图像中对象的图像图像材质迁移。
ZeST技术的质迁亮点在于其支持单一材质的迁移,并且能够处理单一图像中的图像图像多重材质编辑。这意味着用户可以轻松地将一种材质应用到图像中的质迁多个对象上,而不需要为每个对象单独进行材质迁移。图像图像此外,质迁ZeST还支持在设备上快速处理图像,图像图像摆脱了对云计算或服务器端处理的质迁依赖,大大提高了效率。图像图像
ZeST的工作原理是通过扩散适配器提取示例图像中的隐式材质表示,然后将这些材质应用到输入图像的对象上。这一过程结合了几何和光照指导信息,以确保在材质转移的同时,保留图像中的其他属性,从而产生逼真的视觉效果。ZeST不仅适用于虚拟场景和合成图像,也能够应用于真实世界的图像,为材质编辑和渲染提供了更加灵活和高效的解决方案。
在ZeST的方法概述中,研究团队介绍了该技术的三个主要分支。首先,图像编码器用于对材质示例进行编码;其次,输入图像被转换为深度图和前景灰度图像,以提供必要的几何和潜在光照指导;最后,通过结合这些信息和材质编码的潜在特征,ZeST能够将材质属性准确地转移到输入图像中的对象上。
研究团队通过展示16个不同材质的转移示例,证明了ZeST的有效性。这些示例涵盖了从PBR材质到真实世界物体的广泛范围,并展示了ZeST在单个图像中进行多个材质编辑的能力。这些成果不仅展示了ZeST的强大功能,也为图像编辑和渲染领域提供了新的工具和可能性。
总结来说,ZeST的推出为材质迁移技术带来了新的突破。其零-shot特性和对真实世界图像的适用性,使得ZeST在计算机视觉和图形学领域具有重要的研究价值和应用前景。未来,研究团队将继续探索如何将ZeST扩展到更广泛的应用领域,并进一步提升其性能和效果。
项目地址:https://top.aibase.com/tool/zest
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