LineArt – 吉林大学等机构推出的设计绘图外观迁移框架 | AI工具集

LineArt是什么

LineArt是吉林大学、瑞典皇家理工学院、东京工业大学等机构推出的，无需训练的高质量设计绘图外观迁移框架，能将复杂外观特征转移到详细的设计图纸上，辅助设计和艺术创作。LineArt基于模拟人类层次化的视觉认知过程，整合艺术经验指导扩散模型，生成高保真度的图像，同时精准保留设计图纸的结构细节。LineArt包含两个核心阶段：首先是多频线融合模块，补充输入设计图纸的详细结构信息；其次是分为基础层塑造和表层着色的两部分绘画过程，分别处理光照和纹理特征。LineArt框架无需精确的3D建模或网络训练，便于设计任务的执行，在实验中展现出优于现有最先进方法的性能。

LineArt的主要功能

• 高保真度外观转移：将参考照片中的复杂外观特征（如材质、纹理、光照等）准确地转移到设计图纸上，让生成的图像在视觉上与参考照片高度一致。
• 保持结构细节：在转移外观特征的过程中，精准保留设计图纸的细部结构，避免细节丢失或变形，确保设计图纸的原有意图得到充分体现。
• 无需精确3D建模和网络训练：省去传统方法中所需的精确3D建模、物理属性规范或大规模网络训练过程，降低设计任务的复杂性和成本，提高设计效率。
• 支持设计和艺术创作：为设计师和艺术家提供强大的工具，快速生成具有特定外观效果的设计图纸预览，帮助他们直观地评估设计效果，选择最合适的材料组合，加速设计迭代过程。

LineArt的技术原理

• 多频线融合模块：受视觉表示理论的启发，将输入的设计图纸补充为包含三个层次信息的理想草图。三个层次分别是：连续的单线用于区域划分，双线强调局部细节，及离散的软边缘点集表示隐含的空间梯度和纹理信息。多层次的视觉信息补充，为后续的扩散模型提供了丰富的结构细节，有助于生成更准确、真实的图像。
• 基础层塑造和表层着色的两部分绘画过程：
  • 基础层塑造：从参考图像中分解出亮度控制因子，模拟油画中的底涂过程。基于亮度控制因子提供初始的明暗对比和结构形状，为后续的光照效果和纹理生成奠定基础。基于影响初始噪声分布的均值和方差，控制生成结果的整体亮度，建立生成图像与参考图像之间的软链接，让生成图像的光照属性与参考图像相匹配。
  • 表层着色：将参考图像分解得到的纹理图进行全局编码，然后选择性地注入到U – net架构的特定注意力层中，模拟油画中的透明层着色过程。这一过程基于解耦的交叉注意力机制整合文本特征、内容特征和外观特征，让合成的纹理图像引导外观生成，用软边缘作为高频引导，确保生成结果与纹理模式对齐，促进自然的布局变化，实现精确的材质嵌入和外观特征转移。
• 知识引导的结构保持和外观转移：LineArt将人类绘画知识和视觉认知过程融入到图像生成中。分析输入草图的三个层次，将突出特征处理为双线，物体块的划分和几何边缘作为单线视觉表示，离散的低级视觉特征（软边缘）用在引导空间梯度表示和后续纹理生成，准确再现空间关系并适配物体的高频纹理。在外观转移方面，借鉴古典油画的“Imprimatura”技法，将绘画过程分为底涂和罩染两个阶段，分别处理隐含的图像信息（如光照、照明和阴影反射）及与纹理和颜色相关的特征，实现高保真度的外观转移效果。

LineArt的项目地址

LineArt的应用场景

• 工业设计：用在产品外观设计预览和设计迭代加速，与不同材质纹理结合，快速生成逼真效果，优化产品设计。
• 室内设计：实现家具材质搭配和空间效果模拟，帮助设计师选择合适材质，提升室内设计整体风格和质感。
• 服装设计：展示服装面料效果和款式与材质搭配，为面料选择和图案设计提供参考，增强服装设计创新性和竞争力。
• 建筑设计：模拟建筑外观材质和细节设计，评估建筑与环境协调性，优化建筑设计方案，提升建筑品质。
• 动画与游戏设计：应用于角色设计和场景设计，生成逼真角色形象和场景效果预览，提升视觉体验和沉浸感。