继 SIGGRAPH 发布 6 篇论文后，Style3D 又秀了一把 AI 技术肌肉！
继 SIGGRAPH 发布 6 篇论文后，Style3D 又秀了一把 AI 技术肌肉！
近日，Style3D 一篇 AI 论文已入选人工智能领域的顶级国际学术会议 NeurIPS 2024。NeurIPS（全称 Conference on Neural Information Processing Systems）是人工智能领域内公认的顶级会议之一，与 ICLR 和 ICML 并列为机器学习和人工智能研究领域「三大顶会」，具有极高的学术地位和影响力。
据 NeurIPS 大会官方邮件透露，今年共收到 15671 篇有效论文投稿，最终录用率仅为 25.8%，可以看出极高的竞争性和严格性。历年论文入选的工业巨头如：谷歌、微软、Apple、NVIDIA、阿里、腾讯等。
评委点评：填补了相关领域的空白
Style3D 入选的论文为《让时尚更真实：基于扩散模型的纹理保持渲染到真实的图像变换》（FashionR2R: Texture-preserving Rendered-to-Real Image Translation with Diffusion Models）
该论文研究了一个人工智能重要问题，即在 3D 建模和渲染的基础上，运用 AI 生成逼真的穿着衣物的人体图像。该问题科学研究价值大，应用场景需求广，但技术实现难度强，长期以来吸引了一大批不同领域的研究者关注。
在计算机图形学中，尽管高精度的 3D 建模与渲染技术能够增进图像的真实感，其高昂的计算成本及复杂性限制了广泛应用。在此背景下，生成式人工智能技术的进展，特别是针对快速生成照片级真实图像的能力，展现出巨大潜力。然而，该领域面临的核心挑战在于确保生成内容的可控性、稳定性，以及至关重要的—一致性和精确度，这是当前技术亟需克服的难点。
对此，Style3D 提出了一个新颖的技术框架，通过采用两种不同的训练策略同时学习特定领域的数据知识，并对扩散模型的底层改进，提出纹理一致性保持机制 (Texture-preserving Attention Control, TAC)，其能够有效的保证在真实图像生成过程中保持图像的结构信息，解决从渲染到真实的时尚图像的生成问题。
虚拟模特及虚拟服装都变得更加真实
NeurIPS 2024 评委对于 Style3D 论文点评到，「纹理保持机制 TAC 有效且至关重要」、「真实化效果显著」、「提出的高质量 SynFashion 数据集填补了相关领域的空白」、「有助于推动该领域的进一步研究」等等。获得了评委的一致认可。
技术落地，Style3D AI 照片级真实感出图
更值得一提的是，此项技术已落地于 Style3D AI 产品 iWish 中，以灵活自由、高效低成本的生成模拍图，助力电商上新、营销推广的效率提升，降低商品素材获取成本。
服装设计者可以在 Style3D Studio 进行服装 3D 建模，确保服装制作工艺的准确性和生产数据的可靠性，实现服装设计的精准可控。再叠加 Style3D iWish 出图，仅需一键操作，即可生成模特、场景，以及还原服装逼真细节，仅几秒，实现肉眼难辨、4k 超清的照片级效果图。
●轻松生成真人模特拍摄级效果图
一键模特生成，轻松生成各种年龄、各种肤色模特，方便快捷，提升营销上新效率。
●AI 一键换景，模特、服装和背景融合
一键场景生成，快速更换各种场景，便捷高效，让模特融入千变场景。
●轻松还原服装逼真细节
一键增强服装细节，简单高效还原服装逼真细节，让 3D 服装更真实。
此外，Style3D 还将在 3D 服装实时搭配软件 MixMatch 中植入 AI 功能，实时虚拟服装搭配的同时，可实现真实感的搭配方案呈现。
此前，Style3D 此次 6 篇论文入选 SIGGRAPH 2024 已证技术实力，这次 AI 论文在 NeurIPS 2024 中再度入选，则进一步验证了 Style3D 的人工智能技术研究也在前沿地位，标志着其已成为行业创新的领头羊。
除了不断筑高的技术壁垒外，Style3D 也致力于将这些先进的技术成果转化为实际应用价值，通过对 AI 及 3D 产品优化与迭代，有效降低了服装行业的数字化转型门槛，推动服装产业的革新步伐，加速实现从设计到销售全链路的智能化升级。
来源：互联网
