TEXGen：一種用於網格紋理生成的生成擴散模型

核心概念

本文介紹了一種名為 TEXGen 的新型大型生成模型，用於生成高解析度網格紋理。該模型採用混合 2D-3D 網路架構，結合了 2D UV 紋理映射和 3D 點雲處理的優勢，可以直接從文字提示和單視圖圖像生成高品質紋理，並支援紋理繪製、稀疏視圖紋理完成等應用。

摘要

TEXGen：一種用於網格紋理生成的生成擴散模型

論文資訊

Xin Yu, Ze Yuan, Yuan-Chen Guo, Ying-Tian Liu, Jianhui Liu, Yangguang Li, Yan-Pei Cao, Ding Liang, and Xiaojuan Qi. 2024. TEXGen: a Generative Diffusion Model for Mesh Textures. ACM Trans. Graph. 43, 6, Article 213 (December 2024), 14 pages. https://doi.org/10.1145/3687909

研究目標

本研究旨在開發一種能夠為三維網格生成高品質紋理的生成模型，並使其能夠根據使用者提供的條件（例如圖像或文字提示）進行生成。

方法

• 資料表示：採用 UV 紋理映射作為網格紋理表示，將三維結構扁平化為二維表示，便於進行擴散訓練。
• 模型構建與學習：開發了一種新穎的混合 2D-3D 網路結構，結合了二維 UV 空間和三維點雲的優勢，以有效處理紋理映射的獨特特徵。並訓練了一個擴散模型，根據單視圖圖像和文字描述生成高解析度紋理映射。
• 推論：訓練完成後，模型可以從噪聲圖像開始，迭代地對其進行去噪，以生成高解析度紋理映射。此外，該模型還支援各種無需訓練的擴展應用，例如文字引導的紋理合成、紋理繪製和從稀疏視圖進行紋理完成。

主要發現

• 提出了一種新穎的網路架構，專為學習高解析度 UV 紋理映射而設計，其中構建了一個混合 2D-3D 去噪模塊，用於有效的特徵學習。
• 基於此架構，訓練了一個大型擴散模型，用於生成高解析度紋理映射。據我們所知，這是第一個能夠以端到端的方式生成紋理映射而無需額外階段或測試時優化的工作。
• 該方法取得了最先進的結果，並作為一個基礎模型，支援各種無需訓練的應用，例如文字引導的紋理合成、繪製和從稀疏視圖進行紋理完成。

主要結論

TEXGen 作為一個大型生成擴散模型，能夠有效地為一般三維物體創建高解析度紋理。與依賴於預先訓練的二維擴散模型並需要測試時優化的傳統方法不同，TEXGen 利用新穎的混合 2D-3D 模塊直接合成詳細且連貫的紋理，該模塊能夠靈活地處理局部細節保真度和全局三維感知交互。TEXGen 能夠以 feed-forward 的方式生成高解析度紋理映射，支援各種零樣本應用，包括文字引導的紋理繪製、稀疏視圖紋理完成和文字到紋理的合成。作為第一個能夠為一般物體生成紋理的 feed-forward 模型，TEXGen 為該領域樹立了新的基準。

意義

本研究為網格紋理生成領域帶來了突破性的進展，提出了一種高效且通用的解決方案。所提出的 TEXGen 模型在品質和效率方面均優於現有方法，並為未來的研究和應用奠定了基礎。

局限性和未來研究方向

• 目前模型的訓練資料集主要集中在特定類別的物體上，未來可以考慮擴展到更廣泛的物體類別。
• 模型的運算效率還有提升空間，可以探索模型壓縮或擴散加速等技術，進一步提升模型的推理速度。

統計資料

該模型在包含超過 800,000 個 3D 網格的 Objaverse 資料集上進行訓練。
研究人員從中提取了 120,400 對資料，其中 120,000 對用於訓練，剩餘的 400 對用於評估。
TEXGen 模型在單個 A100 GPU 上的運行時間不到 10 秒。
在 FID 和 KID 的量化指標上，TEXGen 模型相較於其他方法具有顯著的優勢。

引述

"While high-quality texture maps are essential for realistic 3D asset rendering, few studies have explored learning directly in the texture space, especially on large-scale datasets."
"In this work, we depart from the conventional approach of relying on pre-trained 2D diffusion models for test-time optimization of 3D textures."
"We introduce TEXGen, a large generative model for mesh texturing."
"To the best of our knowledge, this is the first work capable of generating texture maps in an end-to-end manner without requiring additional stages, or test-time optimization."

從以下內容提煉的關鍵洞見

TEXGen: a Generative Diffusion Model for Mesh Textures

by Xin Yu, Ze Y... 於 arxiv.org 11-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.14740.pdf

深入探究

如何將 TEXGen 模型應用於更複雜的三維場景紋理生成，例如城市建模或自然環境模擬？

將 TEXGen 模型應用於城市建模或自然環境模擬等更複雜的三維場景紋理生成，需要克服以下挑戰並進行相應的改進：
挑戰：

場景規模巨大且元素多樣： 城市和自然環境包含大量建築物、道路、樹木、水體等元素，每個元素都需要高品質的紋理，對模型的記憶體容量和計算能力提出巨大挑戰。
紋理細節豐富且變化多樣： 不同材質、不同時間、不同光照條件下的紋理差異巨大，需要模型能夠捕捉和生成這些細微變化。
三維結構複雜且存在遮擋： 城市和自然環境中存在大量遮擋關係，單視圖圖像無法提供完整資訊，需要模型能夠根據有限資訊推斷出合理的紋理。

改進方向：

模型結構優化： 可以借鑒 LRM 等大型重建模型的設計思路，採用分層級聯的模型結構，分別處理場景中的不同層級和元素，以降低模型複雜度和計算量。
資料集擴充和增強： 需要構建大規模、高品質的三維場景紋理資料集，並通過資料增強技術模擬不同光照、視角、天氣等條件下的紋理變化，提升模型的泛化能力。
多模態資訊融合： 可以結合多視圖圖像、點雲、深度圖、語義分割圖等多模態資訊，為模型提供更豐富的場景結構和紋理資訊，提升紋理生成的完整性和準確性。
區域性紋理生成和融合： 可以將場景劃分為多個區域，分別生成區域性紋理，最後再進行無縫融合，以降低單次紋理生成的計算量和記憶體佔用。

總之，將 TEXGen 模型應用於更複雜的三維場景紋理生成需要在模型結構、資料集、訓練策略等方面進行針對性的改進和優化，並結合多模態資訊融合和區域性紋理生成等技術，才能實現高效率、高品質的紋理生成效果。

如果輸入的單視圖圖像包含噪聲或遮擋，TEXGen 模型的紋理生成效果會受到怎樣的影響？如何提升模型在這種情況下的魯棒性？

如果輸入的單視圖圖像包含噪聲或遮擋，TEXGen 模型的紋理生成效果會受到一定程度的影響，主要體現在以下幾個方面：

紋理細節失真： 圖像噪聲會被模型誤認為是紋理細節，導致生成的紋理出現雜斑、模糊等失真現象。
紋理不完整或不連續： 圖像遮擋會導致模型無法獲取到被遮擋部分的紋理資訊，生成的紋理可能出現缺失、斷裂等不完整或不連續的情況。
紋理語義錯誤： 如果遮擋物體的顏色、紋理與目標物體差異較大，模型可能會將遮擋物體的紋理資訊錯誤地應用到目標物體上，導致生成的紋理出現語義錯誤。
為了提升 TEXGen 模型在輸入圖像存在噪聲或遮擋情況下的魯棒性，可以考慮以下幾種方法：

數據增強： 在訓練數據集中加入一定比例的包含噪聲或遮擋的圖像，並對其進行標註，讓模型學習如何從噪聲或遮擋中提取有效的紋理資訊。
圖像預處理： 在將圖像輸入模型之前，先進行去噪、修復等預處理操作，降低噪聲和遮擋對紋理生成的影響。可以使用傳統的圖像處理算法，也可以使用基於深度學習的圖像去噪或修復模型。
多視圖資訊融合： 如果可以獲取到多個視角的圖像，可以將它們融合起來，彌補單視圖圖像資訊的不足，提高紋理生成的完整性和準確性。
模型結構改進： 可以在模型中引入注意力機制，讓模型更加關注圖像中未被遮擋的部分，或者使用更 robust 的損失函數，降低噪聲和遮擋對模型訓練的影響。
總之，提升 TEXGen 模型在輸入圖像存在噪聲或遮擋情況下的魯棒性需要綜合考慮數據、模型、算法等多個方面的因素，才能取得最佳效果。

生成式 AI 技術的快速發展是否會導致藝術家和設計師的角色發生根本性變化？藝術家和設計師應如何應對這些變化？

生成式 AI 技術的快速發展，的確會為藝術家和設計師帶來根本性的變化，但並非取代他們，而是改變他們的角色和工作方式。
角色變化：

從執行者到創意指導者： 生成式 AI 可以快速生成大量設計方案，藝術家和設計師的角色將更多地轉變為創意指導者，負責提出設計需求、評估生成結果、選擇最佳方案，並進行後續的調整和完善。
從技術操作者到跨界合作夥伴： 藝術家和設計師需要掌握一定的 AI 技術知識，才能更好地與 AI 工具互動，並將其融入到自己的創作流程中。他們需要成為跨界合作夥伴，與 AI 工程師、數據科學家等其他領域的專業人士共同完成創作。
應對策略：

擁抱新技術，提升自身技能： 積極學習和掌握生成式 AI 技術，了解其原理、優勢和局限性，並探索如何將其應用於自身的創作實踐中。
培養創意思維和審美能力： 生成式 AI 雖然可以生成大量設計方案，但最終的創意和審美仍然需要藝術家和設計師來把握。
關注人機協作，發揮自身優勢： 藝術家和設計師需要關注人機協作模式，將 AI 工具作為提升效率和創造力的助手，並將自身的經驗、情感、審美等人類獨特的優勢融入到創作中，創造出更具個性化和藝術性的作品。

總之，生成式 AI 技術的發展為藝術和設計領域帶來了新的機遇和挑戰。藝術家和設計師需要積極擁抱新技術，不斷學習和提升自身技能，才能在未來保持競爭力，並創造出更加精彩的作品。