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稳定材料：通过半监督学习增强材料生成的多样性
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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
本文提出了一种室内场景外观分解的生成模型，通过内在图像扩散和概率形式处理外观分解的挑战。实验证明该方法在材料估计方面的性能优于现有方法。
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关键要点
- 提出了一种室内场景外观分解的生成模型。
- 使用内在图像扩散处理外观分解的挑战。
- 通过单个输入视图采样多个可能的材质解释。
- 材质解释由反照率、粗糙度和金属性地图表示。
- 引入概率形式来提高材料估计的性能。
- 在 PSNR 上超过现有方法 1.5dB。
- 在反照率预测上 FID 分数提高了 45%。
- 通过合成和真实世界数据集的实验证明了方法的有效性。
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