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Computer Vision
3D

FlashTex: LightControlNet을 활용한 고속 재조명 가능 메쉬 텍스처링

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Author

Kangle Deng (카네기 멜론 대학교), Timothy Omernick (Roblox), Alexander Weiss (Roblox), Deva Ramanan (카네기 멜론 대학교), Jun-Yan Zhu (카네기 멜론 대학교), Tinghui Zhou (Roblox), Maneesh Agrawala (Roblox, 스탠포드 대학교)

Venue

ECCV 2024

Abstract

3D 메시에 대한 텍스처를 수동으로 생성하는 작업은 숙련된 시각 콘텐츠 제작자에게도 시간이 많이 소요됩니다. 본 연구에서는 사용자가 제공한 텍스트 프롬프트를 기반으로 입력된 3D 메시에 자동으로 텍스처를 적용하는 빠른 접근법을 제안합니다. 특히, 본 접근법은 생성된 텍스처에서 조명과 표면 재질/반사율을 분리하여, 어떤 조명 환경에서도 메시를 적절하게 재조명하고 렌더링할 수 있도록 합니다. 우리는 ControlNet 아키텍처를 기반으로 한 새로운 텍스트-이미지 모델인 LightControlNet을 소개합니다. 이 모델은 원하는 조명을 모델에 대한 조건부 이미지로 지정할 수 있게 해줍니다. 이후 우리의 텍스트-텍스처 파이프라인은 두 단계에 걸쳐 텍스처를 생성합니다. 첫 번째 단계에서는 LightControlNet을 사용하여 시각적으로 일관된 메쉬 참조 뷰의 스파스(sparse) 집합을 생성합니다. 두 번째 단계에서는 LightControlNet과 연동되는 SDS(Score Distillation Sampling) 기반 텍스처 최적화를 적용하여, 표면 재질을 조명과 분리하는 동시에 텍스처 품질을 향상시킵니다. 본 알고리즘은 기존 텍스트-투-텍스처 방식보다 훨씬 빠르면서도 고품질의 재조명이 가능한 텍스처를 생성합니다.