CasTex：基于显式纹理图与物理光照的级联文本到纹理合成
计算机视觉与模式识别
2026-01-14 v2
摘要
本工作探索了基于扩散模型的文本到纹理合成方法，以生成具有物理特性的纹理图，从而实现在不同光照条件下呈现逼真的模型外观。已知的解决方案是采用评分蒸馏抽样（score distillation sampling），该方法可通过给定可微分光栅化与光照管线的梯度引导，恢复复杂纹理。然而，实际应用中，该方法与广泛使用的潜在扩散模型结合会产生严重的视觉瑕疵，需额外引入隐式纹理参数化进行正则化。本文提出了一种更为直接的方法：采用级联扩散模型进行纹理合成（CasTex）。在我们的设置中，评分蒸馏抽样即可开箱即用地生成高质量纹理，特别是我们能够省略隐式纹理参数化，改用显式参数化以提升整体流程。实验结果表明，我们的方法在公开的纹理合成基准测试中显著优于当前基于优化的前沿方法。
引用
@article{arxiv.2504.06856,
title = {CasTex: Cascaded Text-to-Texture Synthesis via Explicit Texture Maps and Physically-Based Shading},
author = {Mishan Aliev and Dmitry Baranchuk and Kirill Struminsky},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.06856},
year = {2026}
}
备注
WACV'2026; v2: camera ready