CaliTex：面向视图一致性的几何校准注意力
计算机视觉与模式识别
2025-12-02 v2
摘要
尽管扩散模型带来了重大进步，但当前的3D纹理生成系统仍受制于跨视图不一致性——纹理在一个视角上看起来令人信服，但在其他视角上却无法对齐。我们发现，这一问题源于注意力模糊，即对token和模态中应用的非结构化完全注意力不加区分，导致几何混淆和外观-结构耦合不稳定。为此，我们引入CaliTex，一个显式将注意力与3D结构对齐的框架。它引入了两个模块：Part-Aligned Attention 用于在语义匹配的部件之间强制执行空间对齐，Condition-Routed Attention 通过几何条件化路径路由外观信息以保持空间保真度。配合两个阶段的扩散变换器，CaliTex使几何一致性成为网络的内在行为而非优化的副产品。经验地，CaliTex产生无缝且视图一致的纹理，并优于开源和商业基线。
引用
@article{arxiv.2511.21309,
title = {CaliTex: Geometry-Calibrated Attention for View-Coherent 3D Texture Generation},
author = {Chenyu Liu and Hongze Chen and Jingzhi Bao and Lingting Zhu and Runze Zhang and Weikai Chen and Zeyu Hu and Yingda Yin and Keyang Luo and Xin Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.21309},
year = {2025}
}