MatLoom：紧凑程序空间中的分层文本到材料生成

材料生成不仅应该产生外观，还应该产生构建它的规则。我们引入了 MatLoom，一种紧凑的、面向层的语言，用于通过预训练的语言模型生成文本到材料。每个程序都由 alpha 遮罩层组成，这些层的共享空间表达式定义了覆盖范围和基于物理的渲染 (PBR) 通道，从而使图案、颜色和浮雕之间的依赖关系变得明确。独立的解释器将程序评估为材质贴图，而源保留命名字段和图层参数以供后续创作。如果没有特定于任务的微调，我们的管道使用解析器引导的修复和基于预览的批评来修改材料设计，然后搜索噪声种子，同时保持每个候选的剩余源固定。在使用 6 个主干评估 141 个提示的策划基准上，我们的最佳性能配置在所有四个平面布局提示对齐指标上获得了比三个扩散基线更高的平均分数。在批评或种子搜索之前，其最初的计划已经超过了平均 BLIPScore 的所有三个基线。当跨主干网汇集时，保留程序的中位长度为 21 行。在涉及 30 名参与者和 20 个提示的盲四向比较中，我们的渲染获得了 59.2% 的选择，而最喜欢的基线只有 19.3%。因此，紧凑的可执行程序提供了一种生成即时对齐材料的方法，同时将其构造保留为资产的一部分。