이 논문은 다중 뷰 이미지와 사용자 제공 텍스트 지시를 활용하여 메시를 편집하는 LEMON 방법을 제안한다.
먼저 CLIPSeg을 사용하여 텍스트 지시에 따라 메시의 중요 영역을 식별한다. 그 다음 신경망 지연 셰이딩 기법을 활용하여 메시와 신경 셰이더를 동시에 최적화한다.
텍스트 지시에 따라 생성된 이미지를 마스킹하여 중요 영역에만 변경을 적용하고, 이를 바탕으로 메시를 점진적으로 편집한다. 이를 통해 메시의 기하학적 특성을 유지하면서도 텍스트 지시에 따른 편집이 가능하다.
실험 결과, LEMON은 기존 방법들에 비해 더 빠르고 효과적으로 메시를 편집할 수 있음을 보여준다. 또한 렌더링 품질과 메시 품질 모두에서 우수한 성능을 보인다.
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by Furkan Mert ... о arxiv.org 09-19-2024
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