Alchemist
Alchemist的目标受众包括建筑师、艺术家、设计师以及任何需要对图像中物体材质属性进行精细调整的用户。这项技术特别适合需要在设计过程中快速迭代和可视化材质变化的专业人士,以及那些希望在不牺牲图像真实感的情况下,对图像进行创意编辑的用户。
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简介
Alchemist是一种利用预训练的文本到图像模型和合成数据,允许用户在图像中编辑物体的材质属性的技术。它通过微调合成数据集,实现了对物体的特定材质属性(如粗糙度、金属感、基础颜色饱和度和透明度)的参数化编辑控制。这项技术的主要优点包括在保持物体几何形状和图像光照不变的同时,能够改变物体的属性,甚至在物体透明化时,能够真实地填充背后的背景、隐藏的内部结构和折射光效果。
截图
产品特色
提供对图像中物体材质属性的精确控制,如颜色、光泽度或透明度。
通过合成数据集的微调,实现对物体材质属性的精细调整。
在保持图像真实感的同时,允许用户对物体的材质属性进行编辑。
能够处理复杂的视觉组件分解问题,如区分物体的阴影和颜色。
支持将编辑后的图像用于3D任务,如NeRF重建,以合成新视角的场景。
在用户研究中,与基线方法相比,Alchemist的编辑结果更真实,更受用户青睐。
使用教程
1. 选择一个需要编辑材质属性的图像。
2. 确定想要调整的材质属性,如颜色、光泽度或透明度。
3. 使用Alchemist模型输入图像和编辑指令。
4. 根据需要调整编辑强度,定义属性变化的程度。
5. 观察Alchemist模型输出的编辑结果,并根据反馈进行微调。
6. 如果满意,将编辑后的图像用于进一步的设计或3D任务。
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