LineArt：专注于将复杂外观特征迁移到详细的设计绘图上

LineArt简介

LineArt是由吉林大学、瑞典皇家理工学院、东京工业大学和日本先进科学技术研究所（JAIST）的研究团队共同开发的一种创新的图像生成框架。该框架专注于将复杂外观特征迁移到详细的设计绘图上，无需精确的3D建模、物理属性规范或网络训练，即可生成高质量的图像。LineArt通过模拟人类视觉认知过程和整合艺术创作经验，采用多频率线条融合模块和两阶段绘画过程（基础层塑造与表面层着色），在保留设计绘图结构细节的同时实现逼真的材质效果。实验表明，LineArt在准确性、真实感和材质精度方面优于现有的多种前沿方法，为设计和艺术创作提供了一种高效且直观的解决方案。

LineArt主要功能

1. 高质量外观迁移：将复杂材质和纹理从参考图像迁移到设计绘图上，同时保留细节和结构一致性。
2. 无需训练的图像生成：无需大规模训练数据或复杂的网络训练过程，即可实现高效的设计绘图渲染。
3. 精细结构控制：通过多频率线条融合模块，增强对设计绘图中细节和结构的控制能力。
4. 模拟人类视觉认知：通过模拟人类视觉信息处理的层次化方式，实现更自然和逼真的图像生成效果。
5. 支持设计创作：为设计师提供快速的材质效果预览，帮助评估设计合理性并选择合适的材料组合。

LineArt技术原理

1. 多频率线条融合模块：
   • 将输入的设计绘图分解为单线、双线和软边缘三种层次信息，分别用于区域划分、局部细节强调和隐含纹理表示。
   • 通过融合这三种层次信息，增强对设计绘图结构细节的控制能力，为后续生成过程提供更丰富的视觉线索。
2. 两阶段绘画过程：
   • 基础层塑造：受油画“底色”技术启发，从参考图像中提取亮度信息，生成初始的明暗对比，为后续光照效果提供基础。
   • 表面层着色：通过全局编码纹理图，并将其注入到U-net架构的特定注意力层中，模拟油画的透明层次感，实现逼真的材质效果。
3. 模拟人类视觉认知：
   • 基于人类视觉信息处理的层次化方式，将设计绘图的结构特征分解为不同层次的视觉信息，逐步影响扩散模型的生成过程。
   • 通过这种层次化处理，确保生成图像在结构和材质上与设计绘图保持一致。
4. 扩散模型的引导生成：
   • 结合ControlNet和IP-Adapter技术，利用扩散模型的强大生成能力，将外观特征从参考图像迁移到设计绘图上。
   • 通过控制扩散过程中的噪声分布和注意力机制，实现对生成图像的精细调控。
5. 零样本学习能力：
   • 不依赖大规模配对训练数据，通过知识引导的方式实现零样本学习，能够处理各种设计绘图和材质的组合。

LineArt应用场景

1. 产品设计预览：快速将设计草图渲染成不同材质的效果图，帮助设计师直观评估设计方案的可行性，节省建模和渲染时间。
2. 建筑设计可视化：将建筑草图转化为逼真的材质效果图，如石材、木材或玻璃等，用于展示建筑外观设计。
3. 服装设计：将服装草图与不同面料纹理结合，快速生成多种材质效果，辅助设计师选择最佳面料组合。
4. 工业设计：为机械零件或电子产品设计草图添加金属、塑料等材质效果，用于产品外观评估和市场推广。
5. 游戏与影视道具设计：快速生成游戏或影视中道具的逼真材质效果，如青铜器、古董等，加速概念设计阶段。
6. 艺术创作辅助：帮助艺术家将草图转化为具有特定风格或材质的艺术作品，激发创作灵感，探索不同表现形式。

LineArt项目入口

• 项目主页：https://meaoxixi.github.io/LineArt/
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2412.11519v1