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DreamPBR：基于文本和多模态引导生成高分辨率的 SVBRDF
通过结合大规模的视觉语言模型和已存在的先验知识，我们提出了 DreamPBR，一种新颖的基于扩散的生成框架，用于创建由文本和多模态控制引导的具有空间变化外观属性的材料，从而提供高度可控性和多样性。通过我们的方法，在材料 creation 和
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2 months ago
MaterialSeg3D: 通过 2D 先验信息为三维资源分段密集材料
通过图像扩散模型，我们提出了一个 3D 材质生成框架，该框架可以通过 2D 语义先验模型推测出内在材质。我们还构建了一个名为 MIO 的材质数据集，并进行了广泛的实验证明了我们方法的有效性。
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2 months ago
CLAMP：对比式自然语言和分子预训练网络
通过建立一种语言到材料生成的架构，利用未利用的大量数据，本文介绍了一种新的材料生成方法。使用网络爬虫从开源研究论文中收集水晶文本对，并使用卷积图神经网络编码器和语言编码器来训练对比模型。通过利用语言结构，可以进行零样本分类，实验结果表明在无
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8 months ago
朝向对称感知的周期材料生成
我们提出了 SyMat，一种能够捕捉周期性材料结构物理对称性的新型材料生成方法，其通过生成原子类型集，晶格长度和晶格角度的变分自动编码器模型来生成材料的原子类型和晶格，同时，SyMat 采用基于打分的扩散模型来生成材料的原子坐标，在坐标扩散
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a year ago
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