Tiled Diffusion

要約

画像タイリング (異なる画像をシームレスに接続して一貫した視覚フィールドを作成すること) は、テクスチャ作成、ビデオ ゲーム アセット開発、デジタル アートなどのアプリケーションにとって重要です。
従来、タイルは手動で構築されてきましたが、この方法ではスケーラビリティと柔軟性に大きな制限がありました。
最近の研究では、生成モデルを使用してこのプロセスを自動化することが試みられています。
ただし、現在のアプローチは、主にテクスチャのタイリングと単一画像生成のためのモデルの操作に焦点を当てており、多様なドメインにわたる複数の相互接続されたタイルの作成を本質的にサポートしていません。
この論文では、タイル拡散を紹介します。これは、拡散モデルの機能を拡張して、タイリングを必要とする画像合成のさまざまな領域にわたる凝集したタイリング パターンの生成に対応する新しいアプローチです。
私たちの方法は、自己タイル化から複雑な多対多の接続まで、幅広いタイル化シナリオをサポートし、複数の画像のシームレスな統合を可能にします。
Tiled Diffusion はタイリング プロセスを自動化し、手動介入の必要性を排除し、既存の画像のシームレスなタイリング、タイル テクスチャの作成、360{\deg} 合成など、さまざまなアプリケーションでの創造的な可能性を高めます。

要約(オリジナル)

Image tiling — the seamless connection of disparate images to create a coherent visual field — is crucial for applications such as texture creation, video game asset development, and digital art. Traditionally, tiles have been constructed manually, a method that poses significant limitations in scalability and flexibility. Recent research has attempted to automate this process using generative models. However, current approaches primarily focus on tiling textures and manipulating models for single-image generation, without inherently supporting the creation of multiple interconnected tiles across diverse domains. This paper presents Tiled Diffusion, a novel approach that extends the capabilities of diffusion models to accommodate the generation of cohesive tiling patterns across various domains of image synthesis that require tiling. Our method supports a wide range of tiling scenarios, from self-tiling to complex many-to-many connections, enabling seamless integration of multiple images. Tiled Diffusion automates the tiling process, eliminating the need for manual intervention and enhancing creative possibilities in various applications, such as seamlessly tiling of existing images, tiled texture creation, and 360{\deg} synthesis.

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