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이미지 세트에서 스타일을 3D 객체로 전송하는 방법입니다. 자산의 질감 외관은 사전 학습된 딥 뉴럴 네트워크를 사용한 손실 기반 파이프 라인에서 차별화 가능한 렌더러로 최적화됩니다. 더 구체적으로, 우리는 CLIP-ResNet50을 사용하여 가장 가까운 이웃 특징 일치 손실을 활용하여 이미지에서 스타일을 추출합니다. CLIP 기반 스타일 손실이 기하학적 모양보다는 질감에 더 초점을 맞추어 VGG 기반 손실보다 다른 외관을 제공하는 것을 보여줍니다. 또한, 우리는 손실을 여러 이미지를 지원하도록 확장하고, 스타일 이미지에서 자동 색상 팔레트 추출과 결합된 손실 기반 색상 팔레트 제어를 가능하게 합니다.
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