悟空的72变：基于流模型的高保真纹理3D形变
计算机视觉与模式识别
2026-01-06 v4
摘要
我们提出WUKONG，一个新颖的无训练框架，用于生成高保真纹理3D形变，输入为源目标提示对（图像或文本）。不同于传统方法——依赖手动对应匹配和变形轨迹估计（限制泛化性，需高成本预处理）——WUKONG利用基于流的转换器生成先验，产生富含纹理细节的高保真3D过渡。为确保形状平滑过渡，我们利用基于流的生成过程的内在连续性，将形变形式化为最优输运 barycenter 问题。进一步引入顺序初始化策略以防止突变的几何畸变并保持身份一致性。为实现纹理保真，我们提出基于相似性引导的语义一致性机制，以选择性保留高频细节并实现精确的混合动力学控制。这使WUKONG能够支持全局纹理过渡和身份保持纹理形变，满足多样化的生成需求。广泛的定量和定性评估表明，WUKONG显著优于当前最先进的方法，在多样化的几何和纹理变化下实现卓越的效果。
引用
@article{arxiv.2511.22425,
title = {Wukong's 72 Transformations: High-fidelity Textured 3D Morphing via Flow Models},
author = {Minghao Yin and Yukang Cao and Kai Han},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.22425},
year = {2026}
}