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@matumu20

MaterialPicker: Multi-Modal DiT-Based Material Generation (2025)

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MaterialPicker: Multi-Modal DiT-Based Material Generation (Adobe, 2025)

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3行要約

  1. 🎨 MaterialPickerは、画像クロップやテキストプロンプトを条件として高品質なマテリアルを生成する、Diffusion Transformer (DiT) ベースのマルチモーダルモデルです。
  2. 🎥 歪んだり部分的に隠れた表面のリアルな写真からでも、アルベド、ノーマル、ラフネスなどのマテリアルマップを正確に抽出し、事前に学習されたDiTベースのビデオ生成モデルをマテリアルマップをフレームと見なしてファインチューニングすることで、多様な生成と堅牢な歪み補正を実現します。
  3. ✨ 本手法は、広範な合成・実写データセットで評価され、既存の手法よりも高速かつ高品質なマテリアル抽出と、画像中の支配的なマテリアルマスクの自動予測において優れた性能を示します。

Q:この論文の概要を教えてください

A:

本論文は、マルチモーダルな素材生成モデル「MaterialPicker」を提案する。MaterialPickerは、Diffusion Transformer (DiT) アーキテクチャを基盤とし、画像クロップやテキストプロンプト、あるいはその両方を条件として、高品質なマテリアルマップ（アルベド、法線、粗さ、高さ、金属度）を生成する。このモデルの特筆すべき点は、歪んだ表面、部分的に隠れた表面、斜めから撮影された表面など、実世界の写真に頻繁に見られる困難な入力に対しても、マテリアル特性を正確に抽出・生成できるロバスト性にある。

コアとなる手法は以下の通りである。

  1. Diffusion Transformer (DiT) の利用:
    本モデルは、事前学習済みのDiTベースのテキスト-to-ビデオ生成モデルをマテリアルジェネレータへと転用している。従来の拡散モデルがU-Netのような畳み込みベースのバックボーンを使用するのに対し、DiTはTransformerモデルのスケーラビリティを活用し、視覚データをパッチ単位のトークンとして処理する。モデルは、潜在空間におけるノイズ除去ステップ$t$におけるノイズ$\epsilon_t$を予測するニューラルネットワーク$f_\theta$として機能する。この目的関数は、データサンプル$x$、時間ステップ$t$、条件付き入力$c$を用いて以下のように定義される。
    $$E_{x \sim p_{data}, t \sim U(0,T)} [|\epsilon_t - f_\theta(x_t; c, t)|^2]$$
    ここで、$x_t$はノイズが加えられたデータ、$c$はテキストプロンプトや入力画像などの条件である。高解像度データを扱うため、変分オートエンコーダ (VAE) を使用して、元のデータ$x \in \mathbb{R}^{F \times 3 \times H \times W}$（ビデオの空間・時間次元$H, W, F$）を、Transformerが処理する潜在表現$y \in \mathbb{R}^{F' \times D' \times H' \times W'}$に変換する。この潜在表現は、さらにパッチ単位でトークン化され、視覚トークン$\hat{x} \in \mathbb{R}^{V \times D}$となる。条件$c$も同様にトークン$\hat{c} \in \mathbb{R}^{V' \times D}$に埋め込まれる。

  2. データセット設計:
    モデルの学習には、二つの異なるデータセットが活用されている。

    • Scenesデータセット: 約80万枚の合成シーンのクロップ画像と、それに対応するグランドトゥルースマテリアルマップのペアから構成される。このデータセットは、平面や3Dオブジェクトに約3,000種類のマテリアルをランダムに割り当て、Blenderでレンダリングすることで生成された。カメラ位置や光源も多様化されており、複雑な実世界の照明条件をシミュレートする。特に、UV座標に基づいてマテリアルマップのスケールを調整することで、レンダリングされたクロップとターゲットマテリアルマップのテクスチャスケールが一致するように工夫されている。このデータには、入力画像、マテリアルマップ、バイナリマテリアルマスク、オプションのテキストプロンプトが含まれる。
    • Materialsデータセット: 既存のテキスト-マテリアルペアデータセットを拡張したもので、約80万枚のクロップされたマテリアルマップとそのマテリアル名がテキストプロンプトとしてペアになっている。このデータセットは、Scenesデータセットに含まれない多様なテクスチャパターンを補完し、モデルの汎化能力と生成の多様性を向上させる。
      image.png

  3. マテリアル生成モデルへの転用:
    ベースモデルであるテキスト-to-ビデオ生成モデルをマテリアル生成に適用するため、アルベド、法線、粗さ、高さ、金属度の5つのマテリアルマップを、それぞれが1フレームとなる「5フレームのビデオシーケンス」としてスタックする。この際、時間的な位置エンコーディングはfps=1として計算される。DiTはU-Netとは異なり、生成するフレーム数に固定された制約がないため、このアプローチが可能となる。
    画像条件付きの生成では、入力画像$I$を最初のフレームとし、モデルが残りのマテリアルマップ$M$（アルベド、法線、粗さ、高さ、金属度）を後続フレームとして生成する。これにより、Transformerの自己注意機構は入力画像と予測されるマテリアルマップを共同で推論し、パースペクティブ歪みや異なるカメラポーズに起因するピクセルアラインメントの不整合を許容する。ビデオ生成モデルのバックボーンが持つ「時間的整合性」の強制能力は、マテリアルマップ間の空間的一貫性を確保する上で有利に働く。
    さらに、モデルは入力画像中の支配的なマテリアルのセグメンテーションマスク$S$も自動的に出力する。これは、入力画像$I$、マスク$S$、マテリアルマップ$M$をスタックした$x = \text{stack}(I, S, M)$（7チャネルのRGBフレーム）をモデルの入力とし、最初のフレーム（入力画像）を除いてノイズ$\epsilon_t$を適用する。目的関数は以下のようになる。
    $$E_{x \sim p_{data}, t \sim U(0,T)} [|\epsilon_t - f_\theta(x_t; c, t)[-6:]|^2]$$
    ここで$[-6:]$はTransformerによって生成される最後の6フレーム（マスクと5つのマテリアルマップ）を指す。これにより、モデルは入力画像とテキスト条件からマスクとマテリアルチャネルを補完する「フレーム補完」タスクを実行する。

本論文は、合成データと実データを用いた定量的・定性的な評価を通じて、MaterialPickerが既存の最先端手法（Material Palette、ControlMatなど）と比較して、歪み補正能力、生成速度、マテリアルマップの品質、および多様性において優れていることを示す。また、アブレーションスタディにより、マルチモーダル入力、混合データセットの有効性、マスクの自動予測機能の重要性、およびモデルのロバスト性（入力スケール、歪み、照明・影に対する耐性）が検証されている。

Q:提案手法の処理の流れを順序だてて説明してください

A:

MaterialPickerの処理の流れは、主に事前学習済み Diffusion Transformer (DiT) ベースのビデオ生成モデルを、マルチモーダルなマテリアル生成タスクにファインチューニングするというアイデアに基づいています。以下にその順序を追って説明します。

  1. モデルの基盤と目的の設定:

    • MaterialPickerは、事前に学習された DiT ベースのテキスト-ビデオ生成モデル（例: HunyuanVideo）をベースとしています。
    • このモデルは、入力としてテキストプロンプトや画像、あるいはその両方を受け取り、PBR (Physically Based Rendering) マテリアルの5つのマップ（アルベド、法線マップ、粗さマップ、高さマップ、金属光沢マップ）を生成することを目的としています。さらに、入力画像内の主要なマテリアル領域を識別するためのセグメンテーションマスクも生成します。

  2. データセットの準備:

    • Scenes データセット: 約80万枚の合成シーンレンダリングのクロップ画像と、対応するグラウンドトゥルースのマテリアルマップ、バイナリマテリアルマスク、およびマテリアル名を含むテキストプロンプトのペアから構成されます。これは、特に歪んだり部分的に遮蔽された画像からのマテリアル抽出とテクスチャRectificationのタスクをモデルに学習させるために使用されます。
    • Materials データセット: テキスト記述と関連するグラウンドトゥルースのマテリアルマップの80万ペアからなるデータセット（Martin et al. [2022] を拡張）。これは、モデルのマテリアル生成の多様性と汎化能力を高めるために使用されます。

  3. マテリアルマップの「ビデオフレーム」としての表現:

    • 5つのPBRマテリアルマップ（アルベド、法線マップ、粗さマップ、高さマップ、金属光沢マップ）は、それぞれを「フレーム」として扱い、1つの「ビデオシーケンス」としてスタックされます。
    • 単一チャネルのマップ（マスク、高さマップ、粗さマップ、金属光沢マップ）は、RGB画像に変換されてから他のフレームと結合されます。

  4. 入力とノイズの適用:

    • 画像条件付き生成の場合: 入力画像 $I$ が「最初のフレーム」として扱われます。モデルは、それに続くフレームとして、マスク $S$ と5つのマテリアルマップ $M$ を生成します。この結合されたデータ $x$ は、$\text{stack}(I, S, M)$ の形式をとります。この設定により、DiTの自己注意機構が入力画像と予測されるマテリアルマップの両方を共同で推論し、透視歪みやカメラポーズの違いによるピクセルずれを許容します。
    • ノイズの適用: 拡散モデルの特性に基づき、訓練中にガウスノイズ $\epsilon_t$ がデータに段階的に加えられます。MaterialPickerでは、このノイズは、マスク $S$ とマテリアルマップ $M$ に対応する最後の6フレームにのみ適用され、入力画像 $I$（最初のフレーム）はノイズから保護されます。つまり、$x_t = \text{stack}(I, S_t, M_t)$ となります。
    • テキストのみ、または無条件生成の場合: 入力画像 $I$ は省略され、マスク $S$ は一様な白色画像プレースホルダーに置き換えられます。データ $x$ は $\text{stack}(S, M)$ となります。

  5. Diffusion Transformer (DiT) の処理:

    • VAE (Variational Autoencoder) エンコーダが、入力された「ビデオシーケンス」（ラテント表現 $y$）を低次元の潜在空間に圧縮します。
    • テキストプロンプト $c$ はT5ベースのエンコーダによって処理され、テキスト埋め込みが生成され、ノイズが加えられたラテント表現に付加されます。
    • タイムステップ埋め込みと時空間位置埋め込みがラテントシーケンスに追加され、時間的および空間的なコンテキストを提供します。
    • DiTのバックボーンは、Transformer構造を用いて、各タイムステップ $t$ でノイズ $\epsilon_t$ を予測し、ラテントシーケンスをデノイズします。この予測されたノイズは、元のデータ分布への逆マッピングを再構築するために使用されます。
    • 学習目標は、予測されたノイズと実際のノイズとの二乗誤差を最小化することです: $E_{x \sim p_{\text{data}}, t \sim U(0,T)} \left| \epsilon_t - f_\theta(x_t; c, t)[-6:] \right|^2$。ここで、$[−6:]$ はTransformerによって生成された最後の6フレーム（マスクとマテリアルマップ）にのみ損失を計算することを示します。

  6. 出力と後処理:

    • デノイズされたラテントシーケンスは、3DVAEデコーダによって元のビデオフレーム（この場合は、マスクと5つのマテリアルマップ）にデコードされます。
    • モデルはデフォルトで $256 \times 256$ の解像度で出力されますが、高解像度化のためにアップサンプラー (Niu [2023]) を適用し、各マテリアルマップの解像度を $512 \times 512$ に向上させます。
    • 推論時には、DDIM (Denoising Diffusion Implicit Models) を用いて、50ステップで約12秒で生成が完了します。

この一連のプロセスにより、MaterialPickerは歪んだ写真やテキストプロンプトからでも、高品質で歪み補正されたPBRマテリアルマップを効率的に生成することができます。

Q:関連手法との比較について詳しく説明してください

A:

MaterialPicker は、既存の主要な関連研究と多角的に比較されており、それぞれの課題を克服し、新しいアプローチを提案している点が強調されています。主な比較対象は以下の4つのカテゴリーです。

  1. Material Palette [Lopes et al. 2024] (マテリアル抽出)
  2. ControlMat [Vecchio et al. 2024a] (マテリアル取得)
  3. Hao et al. [2023] (テクスチャRectificationと合成)
  4. MatGen [Vecchio et al. 2024a] および MatFuse [Vecchio et al. 2024b] (テキスト-マテリアル生成)

それぞれの比較について詳しく説明します。

1. Material Palette [Lopes et al. 2024] との比較 (マテリアル抽出)

Material Palette は、単一の画像からマテリアルを抽出する最先端の手法です。Dreambooth [Ruiz et al. 2023] を活用し、Stable Diffusion [Rombach et al. 2022] の上に LoRA [Hu et al. 2021] を用いて特定の「コンセプト」を学習することで、ターゲットマテリアルに類似したテクスチャを生成し、その後、別のマテリアル推定ネットワークでテクスチャをマテリアルマップに分解します。

MaterialPicker との違いと優位性:

  • 処理速度: MaterialPicker は Nvidia A100 GPU でマテリアルの生成に約12秒かかりますが、Material Palette は同じ GPU で3分かかります。MaterialPicker は15倍高速であり、バッチでの生成も可能です。
  • 出力マップの種類: Material Palette はアルベド、法線マップ、粗さマップの3つのマップを生成しますが、MaterialPicker はこれに加えて高さマップと金属光沢マップも生成し、より包括的なPBRマテリアルを提供します。
  • 入力制約: Material Palette は通常、別途セグメンテーションステップ [Sharma et al. 2023] で作成された入力マスクを必要としますが、MaterialPicker は入力画像のみで動作し、主要なマテリアル領域のマスクを自動的に出力します。これにより、MaterialPicker は「軽量な MaterialPicker」として機能します。
  • 歪み補正の品質: Fig. 3 (合成データセット) および Fig. 4 (実写データ) の定性評価において、MaterialPicker は Material Palette が構造化されたテクスチャ（例：木目やタイル）でしばしば歪んだ線を生じるのに対し、より正確なテクスチャの外観を再現し、歪みを効果的に補正することが示されています。再レンダリングされた画像も、MaterialPickerの方が元の入力画像により高い視覚的類似性を示します。
  • 定量的評価: Table 1 の合成データセットでの比較では、CLIP-I および DINO メトリックにおいて、MaterialPicker はほとんどの生成マテリアルマップチャネルで Material Palette よりも優れた性能を示しています。特に再レンダリング画像では一貫して高いアライメントを達成しています。
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2. ControlMat [Vecchio et al. 2024a] との比較 (マテリアル取得)

ControlMat は、ControlNet [Zhang et al. 2023] によって抽出された画像局所特徴を拡散プロセスのガイドとして使用し、単一の画像からPBRマテリアルを生成する手法です。

MaterialPicker との違いと優位性:

  • 歪み・遠近法の処理: ControlMat は、ControlNet を通じて入力との厳密なアライメントを前提としているため、不完全な遠近法や歪みには対応しきれません。これに対し、MaterialPicker は自動的に遠近法を補正し、歪みのある画像からも正確なマテリアルマップを生成できます。Fig. 5 の実写画像での比較では、MaterialPicker が歪み補正において ControlMat よりも優れた性能を示すことが示されています。
  • 事前知識の活用: ControlMat はマルチチャネルマテリアルの生成のために VAE のアーキテクチャを変更しており、そのためゼロからモデルを訓練する必要があります。これにより、既存の画像やビデオの豊かな事前知識を活用できません。一方、MaterialPicker は事前学習済みのテキスト-ビデオ生成モデルをファインチューニングすることで、この強力な事前知識を継承し、複雑なテクスチャや未知の照明条件下での汎化能力が向上します。 Fig. 5 の4行目の例では、ControlMat が複雑なテクスチャや照明条件（例：夕暮れのレンガ壁）で汎化に苦戦するのに対し、MaterialPicker はよりロバストな結果を示しています。
    image.png

3. Hao et al. [2023] との比較 (テクスチャRectificationと合成)

Hao et al. [2023] は、条件付きデノイジングU-Netとオクルージョン認識潜在Transformer を用いて、テクスチャ画像のオクルージョンや歪みを補正する最先端のテクスチャRectification・合成手法です。

MaterialPicker との違いと優位性:

  • 出力: Hao et al. の手法はテクスチャ画像を直接出力しますが、MaterialPicker はPBRマテリアルマップ（アルベド、法線マップ、粗さマップ、高さマップ、金属光沢マップ）を直接生成します。これにより、MaterialPicker の出力は3Dレンダリングパイプラインに直接利用でき、シェーディング情報を含まない真のマテリアル特性を提供します。
  • 汎化能力: Fig. 17 の実写写真での比較では、Hao et al. の手法が、非正面または非平行な設定で撮影された実写写真に対しては汎化がうまくいかず、歪み補正に失敗するケースが見られます。対照的に、MaterialPicker は様々な実世界の照明条件や視点角度に対してロバストであり、正面視のマテリアルマップを合成します。
  • 入力制約: MaterialPicker は詳細なマスク入力を必要とせず、入力画像内の主要なテクスチャを自動的にRectificationします。
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4. MatGen [Vecchio et al. 2024a] および MatFuse [Vecchio et al. 2024b] との比較 (テキスト-マテリアル生成)

MatGen と MatFuse は、テキストプロンプトに基づいてマテリアルを合成する最先端の拡散モデルベースの生成モデルです。

MaterialPicker との違いと優位性:

  • テキスト理解と多様性: MaterialPicker は、事前学習済みのテキスト-ビデオモデルを事前知識として活用しているため、MatGen や MatFuse と比較して「木目模様 (wood rings)」や「花柄 (floral)」といった、マテリアル専用のデータセットを超えた複雑なセマンティクスを解釈し、高品質なマテリアルマップを生成する能力に優れています。これは Fig. 6 のテキスト-マテリアル生成の比較で視覚的に示されています。
  • 事前知識の恩恵: 既存の拡散モデルベースのマテリアル生成手法は、主に合成マテリアルデータのみでモデルをゼロから訓練するか、元のテキスト-画像モデルのアーキテクチャを大幅に変更するため、大規模な画像生成モデルの既存の事前知識を活用できませんでした。MaterialPicker は、最小限のアーキテクチャ変更でビデオモデルを再利用することで、この豊富な事前知識を継承し、生成の汎化能力と多様性を向上させています。
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これらの比較を通じて、MaterialPicker は、歪みや occlusion に強い画像からのマテリアル抽出、高速な処理、そしてビデオ生成モデルの強力な事前知識を活用した多種多様なマテリアルの生成能力において、既存の関連手法に対して明確な優位性を示しています。

MaterialPicker は、既存の関連研究に対して多くの点で優位性を示しています。これらの違いを明確にするために、以下の表に主要な関連研究との比較を整理しました。

特徴/項目 MaterialPicker (提案手法) Material Palette [Lopes et al. 2024] ControlMat [Vecchio et al. 2024a] Hao et al. [2023] MatGen/MatFuse [Vecchio et al. 2024a,b]
主なタスク マルチモーダルPBRマテリアル生成 (画像からの抽出, テキストからの生成) & テクスチャRectification 単一画像からのマテリアル抽出 単一画像からのPBRマテリアル取得 テクスチャRectificationと合成 テキストからのマテリアル生成
入力 画像クロップ (歪み/遮蔽にロバスト) および/または テキストプロンプト 画像クロップ (別途セグメンテーションマスクが必要) 単一画像 (ControlNetで局所特徴をガイド) 歪んだテクスチャ画像 (入力マスクが必要) テキストプロンプト
出力 PBRマテリアルマップ (アルベド, 法線, 粗さ, 高さ, 金属光沢) + 支配的マテリアルマスク 3つのマテリアルマップ (アルベド, 法線, 粗さ) PBRマテリアルマップ (タイル可能) Rectificationされたテクスチャ画像 PBRマテリアルマップ
処理速度 約12秒/生成 (Nvidia A100) 約3分/生成 (Nvidia A100) (記載なし、LoRA最適化に時間) (記載なし) (記載なし)
アーキテクチャ DiTベースのテキスト-ビデオ生成モデルをファインチューニング Stable Diffusion + LoRA + 別途マテリアル推定ネットワーク Diffusion Model (VAE変更) + ControlNet 条件付きデノイジングU-Net + オクルージョン認識潜在Transformer Diffusion Model (MatGen: VAE変更, MatFuse: マルチエンコーダ圧縮)
事前知識の活用 事前学習済みビデオモデルの強力な汎用事前知識を継承 Stable Diffusionの事前知識を活用するが、LoRA最適化にコスト VAE変更のためゼロから訓練、事前知識活用が限定的 (U-NetベースのCNNアーキテクチャ) ゼロから訓練、または限定的な事前知識活用
歪み/遠近法補正 自動で強力に補正、ロバスト 課題あり、構造化テクスチャで歪みが生じやすい ControlNetガイドのため、歪み/遠近法には対応しきれない リアル画像への汎化が課題、歪み補正に失敗するケースあり (テキスト生成が主なため該当なし)
入力マスクの必要性 不要 (マスクは自動出力される) 必要 (別途セグメンテーションステップが必要) 不要 (ControlNetが画像特徴から抽出) 必要 (テキスト生成が主なため該当なし)
多様性/汎化能力 非常に高い (ビデオモデルの豊かな事前知識と複合データセット) (Dreamboothコンセプトに依存) 訓練データに依存、複雑なテクスチャや未知の照明に課題 (リアル世界画像での汎化に課題) (訓練データに依存)

MaterialPicker の各関連手法に対する優位性のまとめ

  • Material Palette に対して:

    • 処理速度が15倍高速であり、バッチ処理も可能です。
    • より多くのマテリアルマップ（高さ、金属光沢）を生成し、より完全なPBRマテリアルを提供します。
    • 入力マスクが不要で、モデルが自動的に主要なマテリアルのマスクを生成します。
    • 歪み補正の品質がMaterial Paletteよりも優れており、構造化されたテクスチャも正確に再現します。

  • ControlMat に対して:

    • 歪みや遠近法のある入力画像に対するロバスト性が大幅に向上しています。ControlMatはアライメントされた入力に依存するため、不完全な視点には弱い傾向があります。
    • 事前学習済みビデオモデルの強力な事前知識を継承することで、複雑なテクスチャや未知の照明条件下での汎化能力がControlMatよりも優れています。

  • Hao et al. に対して:

    • テクスチャ画像ではなく、直接PBRマテリアルマップを出力するため、3Dレンダリングパイプラインに直接統合可能です。
    • リアル世界の歪んだ写真に対するRectification性能が向上しており、様々な照明条件や視点角度にロバストです。
    • 入力マスクが不要で、モデルが自動的に主要なテクスチャをRectificationします。

  • MatGen / MatFuse に対して:

    • 複雑なテキストセマンティクス（例: 木目模様や花柄）の理解と生成能力が優れています。これは、大規模なテキスト-ビデオモデルの豊富な事前知識を活用しているためです。
    • テキストと画像のマルチモーダル入力をサポートするため、より柔軟で制御可能なマテリアル生成が可能です。

Q:提案手法の限界と今後の課題はなんですか？

A:

提案手法の限界

  1. シェーディングとアルベドの混同 (Shading and Albedo Confusion):

    • モデルが入力画像内のシェーディング（陰影）の変化を、マテリアル自体のアルベド（基本色）の変化と誤解する場合があります。これにより、生成されたアルベドマップに影の要素が「漏れ」てしまう可能性があります (Fig. 15 の1行目)。本来、マテリアルマップは照明に依存しない純粋な表面特性を表すべきです。

  2. カットアウトや穴のあるマテリアルの処理が困難 (Difficulty with Cutouts or Holes):

    • 現在のモデルは、透明度マップ (opacity map) を出力しないため、カットアウトや穴のあるマテリアル（例: 穴の開いた金属板やレース生地）を正確に表現することができません (Fig. 15 の2行目)。

  3. セマンティックなパターン（テキストなど）の保持が困難 (Preserving Semantic Patterns like Text):

    • セマンティックに意味のあるパターン（例: 画像内のテキストや特定のロゴ）を正確に保持することが、現在の手法では課題です (Fig. 15 の3行目)。モデルは全体的なテクスチャは捉えますが、細かい意味を持つ要素は失われる傾向があります。

  4. 透明性および屈折効果の未対応 (Lack of Transparency and Refraction Handling):

    • モデルは、ガラスや水、薄いカーテンなどの透明性や屈折効果を持つマテリアルを扱うことができません (Fig. 15 の4行目および5行目)。また、氷のような外観に対しても、アルベドマップで近似しようとするものの、真の透明感は再現できません (Fig. 11 の3行目)。これは、関連するトレーニングデータと、これらの効果を表現するための専用の出力マップが欠けているためです。
      image.png

今後の課題・研究方向

  1. より高度なBRDFコンポーネントの導入 (Incorporating More Advanced BRDF Components):

    • モデルの汎用性を高め、より複雑な外観効果（透明性、半透明性、詳細なBRDFコンポーネントなど）を処理できるようにするために、スペキュラー (specular)、コート (coat)、サブサーフェススキャタリング (subsurface scattering) といった追加のマテリアルマップをトレーニングデータに組み込むことが挙げられます。
    • MaterialPicker のアーキテクチャは、DiT がトークン化されたデータを柔軟に生成できるため、新しいフレームを追加することで、これらの追加チャネルを出力するように拡張することが可能です。

  2. 複雑なアノテーションを持つ大規模データセットの構築 (Creation of Large-Scale Datasets with Complex Annotations):

    • 上記の高度なBRDFコンポーネントを導入するためには、それらを含む十分な規模の高品質なトレーニングデータセットが必要です。現在、そのような複雑なアノテーションを持つ大規模データセットが不足していることが、この方向への進展を妨げる要因となっています。

  3. 他のマルチチャネル生成タスクへの応用 (Application to Other Multi-Channel Generation Tasks):

    • ビデオ生成モデルをマルチチャネル生成に再利用するというMaterialPickerの成功は、本質的な分解 (intrinsic decomposition) のように、複数のチャネルを生成する必要がある他のドメインへの応用も示唆しています [Vecchio et al. 2024a]。これは、モデルの柔軟性と、強力な事前知識を他のタスクに転移できる可能性を探る興味深い研究方向です。
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