TexSpot：基于空间均匀点潜在表示的 3D 纹理增强
计算机视觉与模式识别
2026-02-17 v2 图形学
摘要
高质量 3D 纹理生成仍是根本性挑战，因为当前主流的多视角扩散管道固有的视角不一致性。现有方法要么依赖 UV 图， unwrap 过程中会产生失真；要么基于点的方法，将纹理保真度严格绑定于几何密度，限制了高分辨率纹理生成。为此，我们引入 TexSpot，一种基于扩散的纹理增强框架。其核心是 Texlet，一种新的 3D 纹理表示方法，融合了基于点的 3D 纹理的几何表达能力与 UV 基于表示的紧凑性。每个 Texlet 潜在向量通过 2D 编码器编码局部纹理块，再通过 3D 编码器整合全局形状上下文。级联的 3D-to-2D 解码器重建高质量纹理块，实现 Texlet 空间的学习。利用该表示，我们训练一个以 Texlets 为条件的扩散变换器，以细化和增强由多视角扩散方法生成的纹理。广泛的实验表明，TexSpot 在视觉保真度、几何一致性和鲁棒性方面显著优于现有的领先 3D 纹理生成和增强方法。项目页面：https://texlet-arch.github.io/TexSpot-page。
引用
@article{arxiv.2602.12157,
title = {TexSpot: 3D Texture Enhancement with Spatially-uniform Point Latent Representation},
author = {Ziteng Lu and Yushuang Wu and Chongjie Ye and Yuda Qiu and Jing Shao and Xiaoyang Guo and Jiaqing Zhou and Tianlei Hu and Kun Zhou and Xiaoguang Han},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.12157},
year = {2026}
}
备注
Project page: https://texlet-arch.github.io/TexSpot-page