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用上擴(kuò)散模型，3D物體生成紋理一句話就能搞定！

像是輸入“一張帶有棕色和黑色幾何圖案的椅子”，擴(kuò)散模型就能立刻給它復(fù)個(gè)古，貼上頗具年代感的紋理：

甚至只是丟給它一張看不出桌面長啥樣的“截圖”，AI也能立刻憑借想象力，給桌面加上木質(zhì)的細(xì)節(jié)紋理：

要知道，給3D物體加上紋理，可不只是“變變顏色”這么簡單。

它包含粗糙度、反射、透明、漩渦、泛光等大量參數(shù)，要想設(shè)計(jì)好不僅需要了解材質(zhì)、燈光、渲染等知識(shí)，還需要反復(fù)測試渲染效果并修改。如果材質(zhì)有變，更是可能“重頭來過”。

△游戲場景中紋理丟失的效果

然而，此前用AI設(shè)計(jì)出來的紋理又“不太能看”，因此設(shè)計(jì)紋理一直費(fèi)時(shí)費(fèi)力，成本也比較高。

現(xiàn)在，來自港大、港中文和TCL的研究人員，搞出了一種AI設(shè)計(jì)3D物體紋理的新方法，不僅完美保留物體之前的形狀，而且設(shè)計(jì)出來的紋理真實(shí)感更強(qiáng)、完美貼合物體表面。

目前這項(xiàng)研究已經(jīng)被ICCV 2023收錄Oral論文。

這究竟是怎么做到的？我們一起來看看。

用上擴(kuò)散模型，3D紋理一句話搞定

此前用AI設(shè)計(jì)3D紋理，主要存在兩類問題。

一類是生成的紋理不真實(shí)，細(xì)節(jié)有限：

另一類是生成過程中會(huì)對(duì)3D物體本身的幾何做特殊處理，使得生成的紋理無法和原物體完美貼合，會(huì)“冒出”奇怪的形狀：

因此，為了能確保3D物體結(jié)構(gòu)穩(wěn)定、同時(shí)生成細(xì)節(jié)逼真的紋理，這項(xiàng)研究設(shè)計(jì)了一個(gè)名叫Point-UV diffusion的框架。

這個(gè)框架包含“粗設(shè)計(jì)”和“精加工”兩個(gè)模塊，都基于擴(kuò)散模型打造，不過二者用到的擴(kuò)散模型有所不同。

首先在“粗設(shè)計(jì)”模塊中，訓(xùn)練一個(gè)以形狀特征（包括表面法線、坐標(biāo)和遮罩）為輸入條件的3D擴(kuò)散模型，用來預(yù)測物體形狀中每個(gè)點(diǎn)的顏色，從而生成一個(gè)粗糙紋理圖像效果：

然后在“精加工”模塊中，又設(shè)計(jì)了一個(gè)2D擴(kuò)散模型，進(jìn)一步將之前生成的粗糙紋理圖像和物體形狀作為輸入條件，用來生成更加精細(xì)的紋理：

之所以采取這種設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)，是因?yàn)橹暗母叻直媛庶c(diǎn)云生成方法，計(jì)算成本通常過高。

用這種兩階段生成的方法，不僅節(jié)省了計(jì)算成本，讓兩個(gè)擴(kuò)散模型“各司其職”，而且相比之前的方法，不僅保留了原來3D物體的結(jié)構(gòu)，生成的紋理也要更加精細(xì)。

至于通過輸入文字或圖片控制生成效果，則是CLIP的“功勞”。

針對(duì)輸入，作者會(huì)先用預(yù)訓(xùn)練的CLIP模型提取文本或圖像embeddings，然后將它輸入一個(gè)MLP模型中，最終將條件整合進(jìn)“粗設(shè)計(jì)”和“精加工”兩階段的網(wǎng)絡(luò)中。

這樣一來，就能實(shí)現(xiàn)通過文字和圖像控制生成的紋理，從而得到最終輸出結(jié)果。

所以，這樣的模型實(shí)現(xiàn)效果究竟如何？

生成速度從10分鐘縮短至30秒

先來看看Point-UV diffusion的生成效果。

從效果圖中可見，除了桌椅，Point-UV diffusion同樣還能生成汽車等物體的紋理，種類更豐富：

不僅能根據(jù)文字生成紋理：

也能根據(jù)一張圖像生成對(duì)應(yīng)物體的紋理效果：

除此之外，作者們還將Point-UV diffusion生成紋理效果與之前的方法做了個(gè)對(duì)比。

從圖中可見，與Texture Fields、Texturify、PVD-Tex等其他紋理生成模型相比，Point-UV diffusion在結(jié)構(gòu)和精細(xì)度上都表現(xiàn)出了更好的效果。

作者還提到，同樣硬件配置下，相比Text2Mesh需要10分鐘的計(jì)算，Point-UV diffusion只需要30秒。

不過，作者也提到了Point-UV diffusion目前還存在的一些局限之處，例如當(dāng)UV貼圖存在太多“碎片化”的部分時(shí)，它還是無法生成無縫的紋理效果。此外，由于依賴3D數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，而3D 數(shù)據(jù)的精細(xì)化質(zhì)量和數(shù)量目前還不能達(dá)到2D 數(shù)據(jù)的水平，生成的效果暫時(shí)還無法達(dá)到像2D圖像生成那么精細(xì)化的效果。

對(duì)這項(xiàng)研究感興趣的小伙伴，可以戳下方論文看看~

論文地址：https://cvmi-lab.github.io/Point-UV-Diffusion/paper/point_uv_diffusion.pdf

項(xiàng)目地址（還在施工中）：https://github.com/CVMI-Lab/Point-UV-Diffusion