這個工作流程將簡短的文本提示變成無縫紋理,然後使用 CHORD 模型將該紋理轉換為完整的 PBR 材料圖。專為材料藝術家、環境團隊和技術藝術家打造,它生成可平鋪的紋理以及基色、法線、粗糙度、金屬度和額外的高度圖以準備可位移資產。
此圖表遵循 CHORD 模型背後的兩階段生成和估計理念:首先合成可平鋪的紋理,然後將其分解為適合即時引擎和 DCC 工具的 SVBRDF 通道。您還可以跳過生成階段,將任何參考紋理直接提供給估計階段。
此圖表組織為兩個可以端到端運行或獨立運行的組。組 1 從文本創建可平鋪的紋理。組 2 運行 CHORD 模型以從該紋理或您提供的紋理估計 PBR 圖。
此組將您的提示轉換為無縫、平光照紋理。提示由 CLIPTextEncode (#4) 編碼並發送至 KSampler (#7),該取樣器使用由 ModelSamplingAuraFlow (#2) 設置的 AuraFlow 調度器對 z_image_turbo UNet 進行取樣。來自 EmptySD3LatentImage (#6) 的空白潛在圖像定義工作分辨率和批次。來自 VAEDecode (#9) 的解碼圖像被保存為參考紋理,並向下游轉發以進行材料估計。撰寫提示時要指出材料身份、微結構和平鋪意圖,例如包含無縫平鋪和正射俯視的短語。
此組使用 ChordLoadModel (#12) 加載 CHORD 模型,並使用 ResizeAndPadImage (#11) 將紋理準備到正方形畫布。ChordMaterialEstimation (#20) 直接從輸入紋理預測基色、法線、粗糙度和金屬度。該圖還通過使用 ChordNormalToHeight (#18) 將預測的法線轉換為高度圖,這對於位移或視差工作流程非常有價值。如果您已經有紋理,請跳過組 1 並將其提供到這裡;保持平光照並避免烘焙陰影以獲得最佳的 CHORD 模型結果。
CLIPTextEncode (#4)將您的文本編碼為紋理生成器的條件。明確材質類別、表面質量和平鋪意圖。諸如正射、無縫、灌漿線、孔隙、纖維或微刮痕等術語有助於生成器生成 CHORD 模型可以可靠分解的結構。
KSampler (#7)驅動創建紋理的潛在擴散過程。使用它在速度與保真度之間進行交易,切換取樣器,並通過種子探索變化。空白負面提示由 ConditioningZeroOut (#5) 提供;僅在您看到想要抑制的瑕疵時添加典型的負面提示。
ModelSamplingAuraFlow (#2)對 UNet 應用 AuraFlow 風格的調度,以使用 z_image_turbo 進行更清晰、一致的紋理合成。當您使用模型打包的不同取樣行為進行實驗時,可以在此更改調度器。
ChordMaterialEstimation (#20)運行 CHORD 模型以從輸入紋理估計 SVBRDF 圖。結果是生產準備的基色、法線、粗糙度和金屬度。使用平坦、均勻光照的輸入,無透視以最大化準確性;複雜的陰影或高光可能會影響分解。
ChordNormalToHeight (#18)將 CHORD 預測的法線轉換為適合位移的高度圖。將高度視為相對表面信號,並在渲染器中校準強度以匹配預期的比例。
EmptySD3LatentImage (#6)設置紋理合成的畫布大小和批次。選擇與您下游材料目標匹配的正方形分辨率,並在生成過程中保持一致,以獲得可預測的紋理密度。
ResizeAndPadImage (#11),用您自己的紋理替換生成的紋理。此工作流程實現並基於以下工作和資源。我們感謝 Ubisoft La Forge 提供 CHORD(連鎖渲染分解)模型,感謝他們的貢獻和維護。欲獲得權威細節,請參考以下鏈接的原始文檔和資源庫。
注意:引用的模型、數據集和代碼的使用受其作者和維護者提供的相應許可和條款的約束。
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