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材料指纹：识别和预测材料外观的感知属性
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
我们提出了一种方法，通过文本到图像模型控制物体的材质属性，如粗糙度和透明度。通过生成合成数据集并微调预训练模型，我们可以在编辑真实图像材质的同时保留其他属性。这一方法在材质编辑和反射函数中有应用潜力。
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关键要点
- 提出了一种控制物体材质属性的方法，包括粗糙度、金属性、反照率和透明度。
- 该方法利用文本到图像模型的生成先验知识，通过标量值和指令改变低级材料属性。
- 生成基于物理的材料的以物体为中心的合成数据集，解决了缺乏受控材质属性的数据集的问题。
- 在合成数据集上微调修改过的预训练文本到图像模型，能够在保留其他属性的同时编辑真实图像中的材质属性。
- 展示了模型在材质编辑和可编辑反射函数中的潜在应用。
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