可控扩散模型能够改变图像中的材料属性

麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室与谷歌研究团队开发了名为“Alchemist”的扩散模型，能够调整图像中物体的材料属性，如粗糙度、金属感、反照率和透明度。

该系统允许用户在-1到1的连续范围内调整真实和AI生成图像的四个属性，可能用于改善视频游戏模型、增强视觉效果和丰富机器人训练数据。

Alchemist使用去噪扩散模型，基于Stable Diffusion 1.5，专注于低级属性的修改，提供独特的滑块控制界面，简化了材料属性的调整过程。

与传统图像编辑软件相比，Alchemist能够更直接地修改材料属性，提升了用户的控制精度。

该模型在视频游戏设计、图形设计、视频和电影效果等领域具有潜在应用，能够加速设计过程并提高真实感。

研究人员使用合成数据集进行训练，随机编辑1200种材料应用于100个独特的3D对象，以克服收集真实数据的困难。

尽管Alchemist在材料属性的编辑上表现出色，但仍存在一些局限性，如对光照的推断不准确，可能导致生成不物理的透明效果。