시그라프 2023 텍스트 프롬프트 또는 이미지 프롬프트를 사용한 서브스턴스 머트리얼 절차적 생성 서머리와 PDF.

개요.
노드 그래프 시스템은 컴퓨터 그래픽에서 재료 설계를 위해 어디에나 사용됩니다. 코드를 작성하지 않고도 시각적 프로그래밍을 사용하여 원하는 효과를 얻을 수 있습니다. 고급 설계 도구로서 편리성과 유연성을 제공하지만 노드 그래프 생성을 마스터하려면 일반적으로 전문 교육이 필요합니다. 우리는 다양한 유형의 프롬프트에서 여러 노드 그래프를 생성할 수 있는 알고리듬을 제안하여 사용자가 특정 설계 공간을 탐색할 수 있는 기준을 크게 낮춥니다. 이전 작업 [Guerrero et al. 2022]은 무작위 노드 그래프를 무조건 생성하는 것으로 제한되어 구상 재료를 생성하는 것을 어렵게 했습니다. CLIP 기반 인코더를 사용하여 다양한 입력(텍스트 또는 이미지 프롬프트)에 따라 조정할 수 있는 고품질 절차 재료 합성을 위한 다중 모드 노드 그래프 생성 신경 아키텍처를 제안합니다. 또한 생성 품질을 향상시키는 데 핵심인 실질적으로 증강된 재료 그래프 데이터 세트를 생성합니다. 마지막으로 정규화된 샘플링 프로세스를 사용하여 고품질 그래프 샘플을 생성하고 최상위 샘플에 대해 차별화 가능한 최적화를 통해 일치 품질을 향상시킵니다. 우리는 우리의 방법을 CLIP 기반 데이터베이스 검색 기준선(그 자체로 새로운)과 비교하여 대규모 데이터 스토리지 없이 우수하거나 유사한 성능을 달성합니다. 또한 모델이 이미지, 텍스트 프롬프트 또는 부분 그래프에 따라 무조건 재료 그래프 세트를 생성하여 자동 시각적 프로그래밍 완료를 위한 도구 역할을 할 수 있음을 보여줍니다.

 

 

아래 링크 된 PDF 를 간단히 살펴 보자면 역절차적 재료 모델링(Inverse Procedural Material Modeling) 에 대해서 다루고 있습니다.

 

 

Generating Procedural Materials from Text or Image Prompts (acm.org)