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根据文本输入生成像素化艺术
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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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基于文本的3D头像生成和动画框架。与需要专业知识的专业软件不同，AvatarCLIP使普通用户能够使用所需的形状和纹理自定义3D头像，并仅使用自然语言描述的动作来驱动头像。
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将物体的图像转换为草图，允许不同程度的抽象化。
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