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Infinite Diffusion 2.5D
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使用文本生成艺术图像并从中创建3D动画。
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一种将一组图像的风格转移到3D对象的方法。使用可微分渲染器优化资产的纹理外观，基于使用预训练深度神经网络的损失的管道。更具体地说，我们利用最近邻特征匹配损失与CLIP-ResNet50从图像中提取风格。我们展示了基于CLIP的风格损失通过更加关注纹理而不是几何形状提供了不同的外观，相比之下，基于VGG的损失。此外，我们扩展了损失以支持多个图像，并结合从样式图像自动提取颜色调色板，实现基于损失的颜色调色板控制。
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