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其次是保持一致性,修正手部的同时不会影响图像的整体质量,保持了图像其他部分的一致性。另外,HandRefiner利用合成数据进行训练,这使得它能够有效地处理真实手和合成手之间的域差异,学习不同手的样子,并找到合适的方式来修正手部。
在实验中,Paint3D通过一系列的量化和定性实验证明了其在生成多样化纹理贴图方面的显著能力。通过评估FID得分和用户调研,实验结果显示Paint3D在纹理生成质量和符合输入条件方面都优于当前最佳的纹理生成算法。不仅如此,Paint3D还展示了多种输入条件引导的纹理贴图生成,包括文字描述和示例图像引导下的纹理生成。