PEZ

un méthode pour transférer le style d'un ensemble d'images à un objet 3D. L'apparence de texture d'un actif est optimisée avec un rendu différentiable dans un pipeline basé sur des pertes en utilisant des réseaux de neurones profonds pré-entraînés. Plus précisément, nous utilisons une perte de correspondance de fonctionnalités de voisinage le plus proche avec CLIP-ResNet50 pour extraire le style des images. Nous montrons qu'une perte de style basée sur CLIP fournit une apparence différente par rapport à une perte basée sur VGG en se concentrant davantage sur la texture que sur les formes géométriques. De plus, nous étendons la perte pour prendre en charge plusieurs images et permettre un contrôle basé sur la perte sur la palette de couleurs combiné avec l'extraction automatique de la palette de couleurs à partir des images de style.

Changé le style d'une image donnée en fonction de l'entrée de texte.

Combining neural rendering with multi-modal image and text representations to synthesize diverse 3D objects solely from natural language descriptions.

Erstellen von pixelierten Animationen und Bildern basierend auf dem gegebenen Text.

Générer des peintures modernes à partir de descriptions textuelles.

Analysing videos and creating caption for them.

Converting an image of an object to a sketch, allowing for varying levels of abstraction.

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