Die Autoren stellen eine neue Metrik namens TexTile vor, die die Tileability von Texturen quantifiziert. Bestehende Methoden zur Bewertung der Texturqualität berücksichtigen die Wiederholbarkeit von Texturen nicht explizit, was zu unkorrelierter Bewertung führen kann.
TexTile ist ein datengesteuerter binärer Klassifikator, der auf einer großen Textur-Datenmenge trainiert wird. Das Modell nutzt eine aufmerksamkeitsbasierte Architektur, um lokale Diskontinuitäten und globale Muster in Texturen zu erfassen. Eine umfassende Datenaugmentierung erhöht die Robustheit und Genauigkeit des Modells.
TexTile kann als differenzierbare Verlustfunktion in Textur-Synthese-Algorithmen integriert werden, um nahtlos wiederholbare Texturen zu erzeugen. Darüber hinaus kann TexTile verwendet werden, um bestehende Textur-Synthese-Methoden objektiv zu bewerten und Muster-Ausrichtung sowie Wiederholungsgrößen in Texturen zu analysieren.
Die Autoren zeigen, dass TexTile die Leistung verschiedener Textur-Synthese-Algorithmen deutlich verbessern kann, ohne die allgemeine Texturqualität zu beeinträchtigen.
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