Core Concepts
MatAtlas는 텍스트 기반 3D 모델 텍스처링 및 재질 할당 방법을 제안한다. 대규모 텍스트 기반 이미지 생성 모델을 활용하여 3D 모델에 일관된 텍스처를 생성하고, 이를 바탕으로 데이터베이스에서 적절한 재질을 검색하여 할당함으로써 재조명이 가능한 자산을 생성한다.
Abstract
MatAtlas는 텍스트 기반 3D 모델 텍스처링 및 재질 할당 방법을 제안한다.
먼저, 대규모 텍스트 기반 이미지 생성 모델(예: Stable Diffusion)을 활용하여 3D 모델에 텍스처를 생성한다. 이때 깊이 정보와 에지 정보를 활용하여 일관된 텍스처를 생성한다. 또한 다단계 텍스처 정제 과정을 통해 텍스처의 품질과 3D 일관성을 크게 향상시킨다.
다음으로, 생성된 텍스처를 바탕으로 데이터베이스에서 적절한 재질을 검색하여 3D 모델의 각 부분에 할당한다. 이때 시각적 단서와 함께 대규모 언어 모델을 활용하여 전체 맥락 정보를 고려한다. 이를 통해 재조명이 가능한 자산을 생성할 수 있다.
MatAtlas는 다양한 기하학적 형상에 대해 우수한 성능을 보이며, 각 구성 요소의 역할을 상세한 실험을 통해 분석한다.
Stats
"텍스트 기반 이미지 생성 모델은 2D 이미지를 생성하는 데 큰 성공을 거두었으며, 이를 3D로 확장하는 것은 흥미로운 단계이다."
"기존 접근 방식은 여러 관점에서 생성된 2D 이미지를 텍스처 공간에 투영하는 방식을 사용하지만, 일관된 고품질 텍스처를 생성하는 것은 여전히 어려운 과제이다."
"또한 기존 접근 방식은 조명이 포함된 RGB 텍스처에 초점을 맞추고 있지만, 실제 응용 분야에서는 재조명이 가능한 자산이 필요하다."
Quotes
"MatAtlas는 텍스트 기반 3D 모델 텍스처링 및 재질 할당을 위한 완전한 파이프라인을 제공한다."
"MatAtlas는 대규모 텍스트 기반 이미지 생성 모델을 활용하여 우수한 성능의 텍스처링을 달성한다."
"MatAtlas는 생성된 텍스처를 바탕으로 데이터베이스에서 적절한 재질을 검색하고 할당하는 새로운 알고리즘을 제안한다."