NIFTY: a Non-Local Image Flow Matching for Texture Synthesis

📄 arXiv: 2509.22318v1 📥 PDF

作者: Pierrick Chatillon, Julien Rabin, David Tschumperlé

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2025-09-26

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

NIFTY：一种用于纹理合成的非局部图像流匹配方法

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 纹理合成 非局部匹配 图像流 非参数模型 图像处理

📋 核心要点

  1. 传统基于块的纹理合成方法易受初始化影响，并可能产生视觉伪影，限制了合成质量。
  2. NIFTY利用非局部块匹配构建非参数流匹配模型，无需训练神经网络，简化了流程并提升了效率。
  3. 实验结果表明，NIFTY在纹理合成任务上表现出色，优于现有代表性方法，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文研究了基于范例的纹理合成问题。我们提出了一种混合框架NIFTY，它结合了卷积神经网络训练的扩散模型和经典的基于块的纹理优化技术。NIFTY是一个建立在非局部块匹配上的非参数流匹配模型，它避免了神经网络训练的需要，同时缓解了基于块的方法的常见缺点，例如不良的初始化或视觉伪影。实验结果表明，与文献中的代表性方法相比，该方法是有效的。代码可在https://github.com/PierrickCh/Nifty.git上找到。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决基于范例的纹理合成问题。现有基于块的方法通常依赖于良好的初始化，并且容易产生视觉伪影，导致合成的纹理质量不高。这些方法在处理复杂纹理时尤其困难，因为它们难以找到合适的匹配块。

核心思路：NIFTY的核心思路是利用非局部图像流匹配来指导纹理合成。通过在源纹理中寻找与目标区域相似的块，并利用这些块之间的流信息来生成新的纹理。这种方法避免了对神经网络的训练，并且能够更好地处理复杂纹理。

技术框架：NIFTY的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 非局部块匹配：在源纹理中找到与目标区域相似的块。2) 图像流估计：估计这些匹配块之间的流信息。3) 纹理合成：利用估计的流信息来生成新的纹理。这个过程迭代进行，直到生成满意的纹理。

关键创新：NIFTY的关键创新在于它将非局部块匹配和图像流估计结合起来，形成一个非参数的流匹配模型。与传统的基于块的方法相比，NIFTY不需要进行复杂的参数调整，并且能够更好地处理复杂纹理。与基于神经网络的方法相比，NIFTY避免了对大量数据的训练，降低了计算成本。

关键设计：NIFTY的关键设计包括：1) 使用高效的非局部块匹配算法来寻找相似块。2) 使用鲁棒的图像流估计方法来估计匹配块之间的流信息。3) 使用迭代的纹理合成过程来逐步生成新的纹理。具体的参数设置包括块的大小、搜索范围、迭代次数等。损失函数的设计旨在保证合成纹理的质量和一致性。

📊 实验亮点

实验结果表明，NIFTY在纹理合成任务上取得了显著的成果。与现有的基于块的方法和基于神经网络的方法相比，NIFTY能够生成更高质量的纹理，并且具有更快的计算速度。具体来说，NIFTY在视觉质量和定量指标上都优于对比方法，并且在处理复杂纹理时表现出更强的鲁棒性。

🎯 应用场景

NIFTY在图像处理、计算机视觉和计算机图形学等领域具有广泛的应用前景。它可以用于纹理合成、图像修复、图像编辑等任务。例如，可以使用NIFTY来生成逼真的游戏场景纹理，修复损坏的图像，或者编辑图像中的纹理。

📄 摘要（原文）

This paper addresses the problem of exemplar-based texture synthesis. We introduce NIFTY, a hybrid framework that combines recent insights on diffusion models trained with convolutional neural networks, and classical patch-based texture optimization techniques. NIFTY is a non-parametric flow-matching model built on non-local patch matching, which avoids the need for neural network training while alleviating common shortcomings of patch-based methods, such as poor initialization or visual artifacts. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed approach compared to representative methods from the literature. Code is available at https://github.com/PierrickCh/Nifty.git