3D建模中逼真纹理的生成一直是研究热点。近日，阿尔伯塔大学、多伦多大学和华为诺亚方舟实验室合作研发了一种名为TexGen的新方法，该方法能够根据用户提供的文本描述生成对应的3D纹理，其效果显著优于现有技术。TexGen的核心在于注意力引导的多视角采样策略和噪声重采样技术，前者确保纹理在不同视角下的一致性，后者则保护纹理细节并提升纹理编辑能力。该研究成果在纹理质量、视角一致性和细节丰富度等方面均取得了显著进展。
在3D 建模领域，如何生成逼真的纹理一直是个难题。最近，阿尔伯塔大学、多伦多大学以及华为诺亚方舟实验室的研究人员联合推出了一种新方法 ——TexGen。这项技术能够根据用户的文本描述，生成与之相对应的3D 纹理，且其效果显著优于现有的同类技术。
TexGen 中还引入了一种注意力引导的多视角采样策略，通过这种策略，纹理的外观信息能够在不同的视角之间进行广播，从而确保生成的纹理在各个视角下都具备一致性。
此外，为了保护纹理细节，研究团队还开发了一种噪声重采样技术，这能够帮助估算噪声，并为后续的去噪步骤生成合适的输入。这样，TexGen 不仅在纹理生成上实现了突破，甚至在纹理编辑上也表现出色，能够在保留原有身份的同时进行调整。
经过大量的定性和定量评估，研究团队发现 TexGen 在生成多样化3D 对象的纹理质量、视角一致性和丰富的外观细节上，均表现得相当出色，超越了当前最先进的方法。
下面是TexGen与 TEXTure、Text2Tex、Fantasia3D 和 ProlificDreamer 的比较
下面是一些效果展示:
划重点:
TexGen 能够根据文本描述生成高质量的3D 纹理，解决传统方法中的接缝和过度平滑问题。
? 采用多视角采样和重采样框架，确保各视角间的纹理一致性。
?️ 新的噪声重采样技术使得 TexGen 在纹理编辑中同样表现出色，能够保留原有风格。
TexGen 的出现为3D 建模领域带来了新的可能性，其高效的文本驱动纹理生成能力以及对细节的精准控制，将极大提升建模效率和纹理质量。 未来，期待TexGen在更多应用场景中的表现。