Alchemist：能够在真实图像中随意改变物体的材料属性

Google研究团队开发了一种名为“Alchemist”的方法，允许用户在保持照片真实感的同时，对图像中对象的材料属性进行参数化编辑。

也就是能够在真实图像中线性改变材料属性（如粗糙度、金属度、反照率、透明度等）。

Alchemist的功能特点

精确材料属性编辑：能够对图像中的物体进行细致的材料属性调整，如增加或减少物体的光滑度、改变物体的金属光泽、调整颜色和透明度等。

保持其他图像属性不变：在编辑材料属性的同时，保持图像中的其他属性(如物体的形状和背景)不变，确保编辑后的图像看起来自然且真实。

高度真实感：Alchemist使用文本到图像（T2I)生成模型，并通过合成数据进行微调，确保编辑后的图像保持高度的真实感。即使是对透明度的调整，模型也能正确填充背景并生成逼真的光影效果。

无需额外辅助信息：不同于传统方法，Alchemist不需要额外的3D几何数据、深度图或环境贴图，只需要输入图像和编辑指令即可进行材料属性的调整。

合成数据训练与泛化：通过使用生成的合成数据进行训练，Alchemist能够将其学习到的材料属性编辑能力有效地应用于真实图像。

多属性同时编辑：支持在单次操作中同时编辑多个材料属性，使用户能够更加灵活地对图像中的物体进行复杂的材料调整。

用户友好： Alchemist的编辑操作简单直观，无需专业的图像处理技能。用户只需输入所需的编辑指令和强度值，模型即可自动完成复杂的材料属性调整。

应用于3D重建：Alchemist不仅适用于静态图像，还可以将其编辑能力扩展到3D重建技术(如NeRF), 对3D场景中的材料属性进行控制。

室内设计：用户可以轻松模拟不同颜色和材质的房间效果，帮助做出装修决策。

产品设计：设计师可以快速生成不同材料和颜色的产品效果图，方便产品开发和市场测试。

3D渲染：通过与NeRF（神经辐射场）结合，Alchemist能够生成一致的3D渲染图像，支持下游的3D任务。