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頂級會議!Style3D AI論文入選NeurIPS 2024

2024-10-17 14:28   來源: 互聯(lián)網(wǎng)

繼SIGGRAPH發(fā)布6篇論文后,Style3D又秀了一把AI技術肌肉!

近日,Style3D一篇AI論文已入選人工智能領域的頂級國際學術會議 NeurIPS 2024。NeurIPS (全稱 Conference on Neural Information Processing Systems)是人工智能領域內(nèi)公認的頂級會議之一,與ICLR和ICML并列為機器學習和人工智能研究領域“三大頂會”,具有極高的學術地位和影響力。

據(jù)NeurIPS大會官方郵件透露,今年共收到15671篇有效論文投稿,最終錄用率僅為25.8%,可以看出極高的競爭性和嚴格性。歷年論文入選的工業(yè)巨頭如:谷歌、微軟、Apple、NVIDIA、阿里、騰訊等。

評委點評:填補了相關領域的空白

Style3D入選的論文為《讓時尚更真實:基于擴散模型的紋理保持渲染到真實的圖像變換》 (FashionR2R: Texture-preserving Rendered-to-Real Image Translation with Diffusion Models)

該論文研究了一個人工智能重要問題,即在3D建模和渲染的基礎上,運用AI生成逼真的穿著衣物的人體圖像。該問題科學研究價值大,應用場景需求廣,但技術實現(xiàn)難度強,長期以來吸引了一大批不同領域的研究者關注。

在計算機圖形學中,盡管高精度的3D建模與渲染技術能夠增進圖像的真實感,其高昂的計算成本及復雜性限制了廣泛應用。在此背景下,生成式人工智能技術的進展,特別是針對快速生成照片級真實圖像的能力,展現(xiàn)出巨大潛力。然而,該領域面臨的核心挑戰(zhàn)在于確保生成內(nèi)容的可控性、穩(wěn)定性,以及至關重要的—一致性和精確度,這是當前技術亟需克服的難點。

對此,Style3D提出了一個新穎的技術框架,通過采用兩種不同的訓練策略同時學習特定領域的數(shù)據(jù)知識,并對擴散模型的底層改進,提出紋理一致性保持機制(Texture-preserving Attention Control, TAC),其能夠有效的保證在真實圖像生成過程中保持圖像的結構信息,解決從渲染到真實的時尚圖像的生成問題。

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虛擬模特及虛擬服裝都變得更加真實

NeurIPS 2024評委對于Style3D論文點評到,“紋理保持機制TAC有效且至關重要”、“真實化效果顯著”、“提出的高質(zhì)量SynFashion數(shù)據(jù)集填補了相關領域的空白”、“有助于推動該領域的進一步研究”等等。獲得了評委的一致認可。

技術落地,Style3D AI 照片級真實感出圖

更值得一提的是,此項技術已落地于Style3D AI產(chǎn)品iWish中,以靈活自由、高效低成本的生成模拍圖,助力電商上新、營銷推廣的效率提升,降低商品素材獲取成本。

服裝設計者可以在Style3D Studio進行服裝3D建模,確保服裝制作工藝的準確性和生產(chǎn)數(shù)據(jù)的可靠性,實現(xiàn)服裝設計的精準可控。再疊加Style3D iWish出圖,僅需一鍵操作,即可生成模特、場景,以及還原服裝逼真細節(jié),僅幾秒,實現(xiàn)肉眼難辨、4k超清的照片級效果圖。

●輕松生成真人模特拍攝級效果圖

一鍵模特生成,輕松生成各種年齡、各種膚色模特,方便快捷,提升營銷上新效率。

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●AI一鍵換景,模特、服裝和背景融合

一鍵場景生成,快速更換各種場景,便捷高效,讓模特融入千變場景。

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●輕松還原服裝逼真細節(jié)

一鍵增強服裝細節(jié),簡單高效還原服裝逼真細節(jié),讓3D服裝更真實。

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此外,Style3D還將在3D服裝實時搭配軟件MixMatch中植入AI功能,實時虛擬服裝搭配的同時,可實現(xiàn)真實感的搭配方案呈現(xiàn)。

此前,Style3D此次6篇論文入選 SIGGRAPH 2024 已證技術實力,這次AI論文在NeurIPS 2024 中再度入選,則進一步驗證了Style3D的人工智能技術研究也在前沿地位,標志著其已成為行業(yè)創(chuàng)新的領頭羊。

除了不斷筑高的技術壁壘外,Style3D也致力于將這些先進的技術成果轉(zhuǎn)化為實際應用價值,通過對AI及3D產(chǎn)品優(yōu)化與迭代,有效降低了服裝行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型門檻,推動服裝產(chǎn)業(yè)的革新步伐,加速實現(xiàn)從設計到銷售全鏈路的智能化升級。


責任編輯:Linda
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