MeshMosaic：通过局部到全局组装扩展艺术家网格生成
图形学
2025-11-17 v2 计算几何
计算机视觉与模式识别
摘要
将艺术家设计的网格扩展至高三角面数对自回归生成模型而言仍然具有挑战性。现有的基于Transformer的方法因长序列瓶颈和有限的量化分辨率而受限，主要由于所需token数量庞大和量化粒度受限。这些问题阻碍了对精细几何细节和结构化密度模式的忠实再现。本文引入MeshMosaic，一种用于艺术家网格生成的新型局部到全局框架，可扩展至超过10万个三角面——大幅超越通常仅能处理约8K面片的先前方法。MeshMosaic首先将形状分割为补丁，自回归地生成每个补丁，并利用共享边界条件来促进相邻区域之间的连贯性、对称性和无缝连接。该策略通过单独量化补丁来增强对高分辨率网格的可扩展性，从而产生更对称和更有序的网格密度与结构。在多个公开数据集上的广泛实验表明，MeshMosaic在几何保真度和用户偏好方面均显著优于最先进方法，支持对细节的优越表示和实际应用中的网格生成。
引用
@article{arxiv.2509.19995,
title = {MeshMosaic: Scaling Artist Mesh Generation via Local-to-Global Assembly},
author = {Rui Xu and Tianyang Xue and Qiujie Dong and Le Wan and Zhe Zhu and Peng Li and Zhiyang Dou and Cheng Lin and Shiqing Xin and Yuan Liu and Wenping Wang and Taku Komura},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.19995},
year = {2025}
}
备注
Project is available at: https://xrvitd.github.io/MeshMosaic/index.html