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FabricDiffusion是一项创新的AI项目，旨在通过高保真的纹理转移技术，将二维服装图像转化为具有真实质感的三维服装。它专注于高质量和无损转移，通过物理渲染材质实现多种光照下的真实效果。该方法利用合成数据集训练的扩散模型，有效提升纹理细节捕捉能力，并适合应用于真实场景，其性能优于当前的技术方法。FabricDiffusion由卡内基梅隆大学与Google AR合作研发，并将在SIGGRAPH Asia 2024大会上展示。
产品功能
- 纹理提取：能够从真实世界的二位服装图像中提取高质量的纹理图与印花，并将其转移到任意形状的目标三维服装上。
- 去失真处理：采用扩散模型，通过处理合成数据集，减轻输入纹理图像中的失真。
- 物理渲染材质生成：产生无失真、高质量的物理渲染材质，使得在多种光照条件下能够进行真实的服装光效模拟。
- 适用多种场景：实现对纹理图案、材质属性、印花以及徽标的转移，支持不同的三维服装形状及新型纹理。
- 模型训练及泛化：完全依赖于合成数据进行训练，并在面对未见过的真实世界图像时具备零样本泛化能力。
应用场景
FabricDiffusion的应用范围涉及多种业务领域，其独特的功能支持了多场景的应用，包括但不限于以下几个方面：
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时尚设计：
- 协助设计师从二维设计稿中快速生成三维服装样品。
- 支持设计作品在虚拟试衣间中的分发与展示。
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影视与游戏开发：
- 提供高精度服装材质，为影视与游戏角色提供更逼真的服装效果。
- 支持动态实时渲染，适用于需要高保真材质的虚拟环境。
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电子商务：
- 提供虚拟试穿体验，帮助用户在购买决策前验证服装外观。
- 提高服装展示质量，增强用户体验与互动性。
FabricDiffusion通过提升对纹理细节的捕捉和转移能力，推动了2D至3D服装渲染领域的发展，为相关行业带来了先进的技术支持和全新的用户体验。
