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画像生成arXiv:2606.22945

変換ロータリー位置埋め込み拡張拡散モデルによる制御可能なテクスチャタイリング

Controllable Texture Tiling with Transformed RoPE-Enhanced Diffusion Models

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拡散トランスフォーマーを用いて、ユーザー指定のテクスチャをシーン画像に繰り返し配置する際に、周波数・向き・スケールを精密に制御しつつ、参照テクスチャの構造とシーンの照明・幾何を保つ新しいフレームワークを提案した。

詳しい要約

1. どんなもの?

本論文は、Diffusion Transformers に基づく、制御可能で高忠実度な texture tiling のための新しいフレームワークを提案する。ユーザー指定の texture を scene 画像に統合する際、frequency・orientation・scale などのパラメータに従って参照パターンを正確に繰り返すことを目的とする。

2. 先行研究と比べてどこがすごい?

既存の material transfer や reference-guided inpainting は表面外観の編集はできるが、texture tiling の要件を満たせない。また、破壊的な pixel-level resampling や semantic image encoder の空間情報不足により参照 texture の構造忠実度が損なわれ、元 scene の照明や幾何の一貫性も保てないことが多い。本手法はこれらを改善する。

3. 技術・手法の肝は?

- 空間操作と内容生成を分離する2つの技術革新 - Coordinate-Transformed Rotary Embedding 機構 - target latent と image condition 間の相対位置埋め込みに2D affine 変換を直接適用 - pixel warping なしで tiling パターンを精密制御し、参照条件の全情報を劣化なく利用 - Disjoint Attention Mask - 参照特徴を semantic leakage から遮蔽 - 構造完全性を保ちつつ、合成 texture を scene の元の照明・幾何とシームレスに融合

4. どうやって有効だと検証した?

広範な実験により、本手法が制御精度と texture 忠実度の両方で state-of-the-art ベースラインを上回ることを示した。

5. 議論はある?

要旨からは不明。

6. 次に読むべき論文は?

要旨で参照/比較されている material transfer、reference-guided inpainting、Diffusion Transformers 関連の研究。具体的な論文名は要旨に記載なし。

※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。

著者: Junrong Huang, Zhiyuan Zhang, Rui Tang, Hongbo Fu, Jnig Liao

分類: cs.GR, cs.CV

原文アブストラクト

Realistic integration of user-specified textures into scene images is a fundamental task in computer graphics and image editing. While existing material transfer and reference-guided inpainting methods can edit surface appearances, they often fail to address the specific requirements of texture tiling. This task necessitates precisely repeating a reference pattern according to user-defined parameters such as frequency, orientation, and scale. Furthermore, current generative approaches often struggle to maintain the structural fidelity of the reference texture, limited by either destructive pixel-level resampling or the lack of fine-grained spatial information in semantic image encoders, and they frequently fail to preserve the coherent lighting and geometry of the original scene. In this paper, we propose a novel framework for controllable and high-fidelity texture tiling based on Diffusion Transformers. Our approach introduces two key technical innovations to decouple spatial manipulation from content generation. First, we propose a Coordinate-Transformed Rotary Embedding mechanism. By applying 2D affine transformations directly to the relative positional embeddings between the target latent and the image condition, we achieve precise control over tiling patterns without explicit pixel warping, thereby utilizing the full information of the reference condition without degradation. Second, a Disjoint Attention Mask is employed to shield reference features from semantic leakage. This preserves structural integrity while seamlessly blending the synthesized texture with the scene's original lighting and geometry. Extensive experiments demonstrate that our method outperforms state-of-the-art baselines in both control accuracy and texture fidelity.

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