這是一張真實的照片嗎？你被騙了，圖中的每一個物體，都是由MATch軟體自動生成並紋理化的。
即便是電子遊戲或計算機動畫電影的狂熱粉，也很少有人願意來回欣賞那些令人興奮的畫面和精妙絕倫的製作。「紋理化」是影響畫面處理的關鍵因素之一。
我們在屏幕上看到的精美畫面通常是無縫渲染的，它們背後蘊含著大量工作：特效工作室在使用計算機輔助設計程序創建場景時，首先需要為計劃放入場景內的所有物體創建三維模型，然後進行紋理化，例如：讓一張木桌表現出光滑、拋光或者啞光等特徵。
如果設計師希望根據現實情況重建一種特殊紋理，他們需要去網上檢索，然後找出與場景相匹配的紋理。大多數情況下，設計師不能在對物體進行單一取景後就直接使用，他們必須利用大量圖片來量化粗糙度、光級等不同屬性。
為幫助設計師簡化場景構建過程，許多軟體應運而生，比如在電影「銀翼殺手2049」中，Adobe Substance軟體就幫助構建了拉斯維加斯廢墟。然而，這些「程序化」程序的學習時間可能長達數月，而且需要花費數小時乃至數天才能創造出特定的紋理效果。
techxplore.com網站當地時間12月11日報導，由美國麻省理工學院計算機科學與人工智慧實驗室（CSAIL@MIT）領導的研究小組開發了一種更便捷的紋理處理軟體「MATch」。使用MATch，用戶甚至可以直接利用拍下的商品照片在家用筆記本電腦上完成紋理重建。
研究人員Liang Shi說：「你可以拍下中意牛仔褲的照片，然後讓遊戲角色穿上它。我們相信，MATch將進一步縮小『虛擬』與『現實』之間的差異。」
Shi還表示，MATch的目的在於「顯著簡化、加速基於機器學習創建合成材料的過程」。通過對比渲染合成材料和相機捕捉到的真實材料，研究人員評估了MATch的效果，發現它比現有最先進的圖像處理軟體擁有更高的重建精度和解析度。
在與Adobe研究人員的合作中，新型素材庫「DiffMat」扮演了關鍵角色，它為設計師們提供了各種紋理材料的構築塊。MATch項目團隊的框架包括幾十種「程序化圖」，這些圖由不同節點構成，它們像迷你Instagram濾鏡一般，接受輸入，然後以特定藝術化方式轉化成輸出。
「一張圖只定義一種方法。MATch可以將數百個這樣的濾鏡組合在一起，達到非常複雜的視覺效果。」Shi說，「神經網絡會持續選擇最合適的濾鏡節點組合，直到感知到與用戶輸入圖像相匹配的結果。」
Shi表示，Adobe的研究人員對將MATch項目成果融入未來版本Substance表現出極大興趣。研究人員希望突破平面樣本輸入的局限性，使軟體也可以從曲面物體圖像中捕捉材料或是從同一圖像中解碼多種材料。
科界原創
編譯：雷鑫宇 審稿：西莫 責編：陳之涵
期刊來源：《美國計算機學會圖形學彙刊》
期刊編號：0730-0301
原文連結：
https://techxplore.com/news/2020-12-automating-material-matching-movies-video-games.html
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