繼SIGGRAPH發(fā)布6篇論文后，Style3D又秀了一把AI技術(shù)肌肉!

近日，Style3D一篇AI論文已入選人工智能領(lǐng)域的頂級國際學術(shù)會議 NeurIPS 2024。NeurIPS (全稱 Conference on Neural Information Processing Systems)是人工智能領(lǐng)域內(nèi)公認的頂級會議之一，與ICLR和ICML并列為機器學習和人工智能研究領(lǐng)域“三大頂會”，具有極高的學術(shù)地位和影響力。

據(jù)NeurIPS大會官方郵件透露，今年共收到15671篇有效論文投稿，最終錄用率僅為25.8%，可以看出極高的競爭性和嚴格性。歷年論文入選的工業(yè)巨頭如：谷歌、微軟、Apple、NVIDIA、阿里、騰訊等。

評委點評：填補了相關(guān)領(lǐng)域的空白

Style3D入選的論文為《讓時尚更真實：基于擴散模型的紋理保持渲染到真實的圖像變換》 (FashionR2R: Texture-preserving Rendered-to-Real Image Translation with Diffusion Models)

該論文研究了一個人工智能重要問題，即在3D建模和渲染的基礎(chǔ)上，運用AI生成逼真的穿著衣物的人體圖像。該問題科學研究價值大，應(yīng)用場景需求廣，但技術(shù)實現(xiàn)難度強，長期以來吸引了一大批不同領(lǐng)域的研究者關(guān)注。

在計算機圖形學中，盡管高精度的3D建模與渲染技術(shù)能夠增進圖像的真實感，其高昂的計算成本及復雜性限制了廣泛應(yīng)用。在此背景下，生成式人工智能技術(shù)的進展，特別是針對快速生成照片級真實圖像的能力，展現(xiàn)出巨大潛力。然而，該領(lǐng)域面臨的核心挑戰(zhàn)在于確保生成內(nèi)容的可控性、穩(wěn)定性，以及至關(guān)重要的—一致性和精確度，這是當前技術(shù)亟需克服的難點。

對此，Style3D提出了一個新穎的技術(shù)框架，通過采用兩種不同的訓練策略同時學習特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)知識，并對擴散模型的底層改進，提出紋理一致性保持機制(Texture-preserving Attention Control, TAC)，其能夠有效的保證在真實圖像生成過程中保持圖像的結(jié)構(gòu)信息，解決從渲染到真實的時尚圖像的生成問題。

虛擬模特及虛擬服裝都變得更加真實

NeurIPS 2024評委對于Style3D論文點評到，“紋理保持機制TAC有效且至關(guān)重要”、“真實化效果顯著”、“提出的高質(zhì)量SynFashion數(shù)據(jù)集填補了相關(guān)領(lǐng)域的空白”、“有助于推動該領(lǐng)域的進一步研究”等等。獲得了評委的一致認可。

技術(shù)落地，Style3D AI 照片級真實感出圖

更值得一提的是，此項技術(shù)已落地于Style3D AI產(chǎn)品iWish中，以靈活自由、高效低成本的生成模拍圖，助力電商上新、營銷推廣的效率提升，降低商品素材獲取成本。

服裝設(shè)計者可以在Style3D Studio進行服裝3D建模，確保服裝制作工藝的準確性和生產(chǎn)數(shù)據(jù)的可靠性，實現(xiàn)服裝設(shè)計的精準可控。再疊加Style3D iWish出圖，僅需一鍵操作，即可生成模特、場景，以及還原服裝逼真細節(jié)，僅幾秒，實現(xiàn)肉眼難辨、4k超清的照片級效果圖。

●輕松生成真人模特拍攝級效果圖

一鍵模特生成，輕松生成各種年齡、各種膚色模特，方便快捷，提升營銷上新效率。

●AI一鍵換景，模特、服裝和背景融合

一鍵場景生成，快速更換各種場景，便捷高效，讓模特融入千變場景。

●輕松還原服裝逼真細節(jié)

一鍵增強服裝細節(jié)，簡單高效還原服裝逼真細節(jié)，讓3D服裝更真實。

此外，Style3D還將在3D服裝實時搭配軟件MixMatch中植入AI功能，實時虛擬服裝搭配的同時，可實現(xiàn)真實感的搭配方案呈現(xiàn)。

此前，Style3D此次6篇論文入選 SIGGRAPH 2024 已證技術(shù)實力，這次AI論文在NeurIPS 2024 中再度入選，則進一步驗證了Style3D的人工智能技術(shù)研究也在前沿地位，標志著其已成為行業(yè)創(chuàng)新的領(lǐng)頭羊。

除了不斷筑高的技術(shù)壁壘外，Style3D也致力于將這些先進的技術(shù)成果轉(zhuǎn)化為實際應(yīng)用價值，通過對AI及3D產(chǎn)品優(yōu)化與迭代，有效降低了服裝行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型門檻，推動服裝產(chǎn)業(yè)的革新步伐，加速實現(xiàn)從設(shè)計到銷售全鏈路的智能化升級。

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