UniTEX：面向 3D 形状的通用高保真生成式纹理化
计算机视觉与模式识别
2025-05-30 v1
摘要
我们提出了 UniTEX，一种新颖的两阶段 3D 纹理生成框架，旨在为 3D 资产创建高质量、一致的纹理。现有方法主要依赖基于 UV 的图像修复，在将生成的多视图图像重新投影到 3D 形状上后对纹理进行细化，这带来了与拓扑模糊相关的挑战。为了解决这个问题，我们提出通过直接在统一的 3D 函数空间中操作来绕过 UV 映射的局限性。具体而言，我们首先提出通过纹理函数 (TFs) 将纹理生成提升到 3D 空间——这是一种连续的体积表示，仅基于表面邻近度将任何 3D 点映射到纹理值，与网格拓扑无关。然后，我们提出使用基于 Transformer 的大型纹理模型 (LTM) 直接从图像和几何输入预测这些 TFs。为了进一步增强纹理质量并利用强大的 2D 先验，我们开发了一种先进的基于 LoRA 的策略，以高效适配大规模 Diffusion Transformers (DiTs) 用于高质量多视图纹理合成，作为我们的第一阶段。大量实验表明，与现有方法相比，UniTEX 实现了更优的视觉质量和纹理完整性，为自动化 3D 纹理生成提供了一种可泛化且可扩展的解决方案。代码将发布于：https://github.com/YixunLiang/UniTEX。
引用
@article{arxiv.2505.23253,
title = {UniTEX: Universal High Fidelity Generative Texturing for 3D Shapes},
author = {Yixun Liang and Kunming Luo and Xiao Chen and Rui Chen and Hongyu Yan and Weiyu Li and Jiarui Liu and Ping Tan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.23253},
year = {2025}
}
备注
10 pages, 9 figures