DiPIR

Utilise la technique de rendu inverse guidé par diffusion pour insérer des objets de manière réaliste

Produit OrdinaireImageSynthèse d'imagesObjet virtuel

DiPIR est une méthode physique développée conjointement par le laboratoire d'IA de Toronto et NVIDIA Research. Elle permet d'insérer des objets virtuels de manière réaliste dans des scènes intérieures et extérieures en récupérant l'éclairage de la scène à partir d'une seule image. Cette technologie optimise non seulement les textures et le mapping des tons, mais s'adapte également automatiquement à différents environnements pour améliorer le réalisme de l'image.

Récupération de l'éclairage de la scène à partir d'une seule image
Synthèse réaliste d'objets virtuels dans des scènes intérieures et extérieures
Optimisation automatique des textures et du mapping des tons
Prise en charge de la synthèse d'objets virtuels sur une seule image ou une vidéo
Guidage du processus de rendu inverse physique par un modèle de diffusion personnalisé
Évaluation avec différentes images d'arrière-plan
telles que des scènes de conduite extérieure Waymo et des panoramas HDRI intérieurs
Amélioration de la précision de l'insertion d'objets virtuels grâce à un processus d'optimisation de l'éclairage guidé par diffusion

Le public cible est composé de professionnels et de chercheurs dans les domaines de la synthèse d'images
de la réalité virtuelle et de la réalité augmentée. La technologie DiPIR peut les aider à créer des images et des vidéos réalistes plus efficacement
améliorant ainsi leur productivité et la qualité de leurs produits.

Insertion d'une voiture virtuelle dans une scène de conduite extérieure Waymo et optimisation des effets d'éclairage
Utilisation d'un panorama HDRI intérieur comme arrière-plan
insertion d'objets de décoration virtuels et optimisation des textures et du mapping des tons
Animation d'objets virtuels ou déplacement de leur position dans une scène dynamique pour créer des effets visuels plus réalistes

1. Préparer une image d'arrière-plan cible
intérieure ou extérieure.
2. Sélectionner ou créer un modèle d'objet virtuel et le placer dans la scène.
3. Utiliser le modèle DiPIR pour récupérer l'éclairage de la scène à partir de l'image d'arrière-plan.
4. Ajuster les paramètres de texture et de mapping des tons de l'objet virtuel en fonction de l'éclairage récupéré.

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DiPIR — Utilise la technique de rendu inverse guidé par diffusion pour insérer des objets de manière réaliste

DynamicControl — Sélection adaptative des conditions, amélioration du contrôle de la génération d'images à partir de texte

OneDiffusion — Modèle de diffusion massif multifonctionnel, prenant en charge la synthèse et la compréhension bidirectionnelles d'images.

TryOnDiffusion — Une technique d'essayage virtuel de vêtements basée sur un modèle de diffusion.

Inception Labs — Inception Labs lance une nouvelle génération de modèles linguistiques de grande diffusion, offrant une capacité de génération de langage extrêmement rapide, efficace et de haute qualité.

Mercury Coder — Mercury Coder est un modèle linguistique de génération de code hautes performances basé sur un modèle de diffusion.

VideoGrain — VideoGrain est une méthode zéro-shot permettant d'effectuer des éditions vidéo au niveau catégorie, instance et composant.

MakeAnything — MakeAnything est un modèle de transformateur à diffusion conçu pour la génération de séquences programmées dans de multiples domaines.

Pippo — Pippo est un modèle génératif capable de produire des vidéos haute résolution multi-vues à partir d'une seule photo.

Sora sur appareil — Sora sur appareil est un projet de génération de vidéo à partir de texte sur appareil mobile, basé sur un modèle de diffusion.

DiffSplat — DiffSplat est un framework génératif permettant de créer des nuages de points gaussiens 3D à partir d'une description textuelle et d'une image en vue unique.

Go with the Flow — Une méthode efficace pour contrôler les modes de mouvement des modèles de diffusion vidéo, prenant en charge la personnalisation et le transfert des modes de mouvement.

TokenVerse — TokenVerse est une méthode personnalisée multi-concept basée sur un modèle de diffusion pré-entraîné texte-vers-image.

X-Dyna — X-Dyna est une technique de génération d'animation d'images humaines à zéro échantillon basée sur un modèle de diffusion.

Hunyuan3D 2.0 — Hunyuan3D 2.0 est un système de génération d'actifs 3D haute résolution développé par Tencent, basé sur un modèle de diffusion à grande échelle.

Diffusion as Shader — Un modèle d'architecture unifiée prenant en charge plusieurs tâches de contrôle de génération vidéo.

SeedVR — SeedVR : un modèle de transformateur de diffusion pour la restauration vidéo universelle

CreatiLayout — Technique de génération d'images à partir d'une mise en page créative basée sur un transformateur de diffusion multimodale jumelée.

VMix — Outil d'amélioration de la qualité esthétique des modèles de diffusion texte-image

DiffSensei — Modèle de génération de mangas personnalisé, connectant les LLM multimodaux et les modèles de diffusion.

Synthesys — Plateforme de génération de contenu IA offrant des services de génération de vidéos, de voix et d'images.

InvSR — Modèle de sur-résolution d'images multi-étapes basé sur l'inversion de diffusion

ColorFlow — Modèle de coloration de séquences d'images préservant les informations d'identité granulaires.

Leffa — Modèle de génération d'images de personnages contrôlables

ComfyUI_HelloMeme — Outil de génération d'images et de vidéos basé sur un modèle de diffusion

Sana_1600M_1024px_Multilingue — Modèle de génération d'images à partir de texte, haute résolution et multilingue

Color-diffusion — Colorie des images noir et blanc à l'aide d'un modèle de diffusion.

AnchorCrafter — Système de génération de vidéos 2D basé sur un modèle de diffusion, permettant des animations d'interaction homme-objet.

text-to-pose — Modèle générant des poses à partir de texte et générant ensuite des images.

DiffusionDrive — Modèle de diffusion tronquée pour la conduite autonome en temps réel de bout en bout