芝加哥大學研究人員推出3D畫筆:使用文本生成局部風格化紋理的AI方法

　　芝加哥大學的研究人員與Snap Research合作，推出了一種名為3D畫筆(3D Paintbrush)的人工智能方法，通過文本描述自動生成網格上的局部語義區域的紋理。這一創新使得用戶可以通過直觀的、自由形式的文本輸入控制紋理編輯，為各種網格描述其編輯。

　　為了提高局部紋理區域的細節和分辨率，研究團隊引入了級聯分數蒸餾(CSD)和神經場的概念。通過這些方法，他們能夠修改定位區域并在局部區域內變形幾何形狀。采用多層感知器對神經場進行編碼，以表示定位和紋理映射，確保了紋理的一致局部風格。

　　與現有模型相比，研究人員表示，3D畫筆的定位更加清晰，并使用級聯分數蒸餾控制監督的粒度和全局理解，實現了比其他SDS更高分辨率的紋理和定位。

　　該方法通過在3D表面上定義的多層感知器(MLPs)創建神經紋理，產生在3D中平滑變化的輸出。這在2D紋理圖在紋理接縫處存在不連續性時尤為重要。MLPs提供的平滑性減少了紋理的偽影，減少了噪點，并具有超分辨率能力。

　　研究團隊同時優化了定位和紋理區域，他們發現同時優化可以產生高度詳細的紋理，有效地符合預測的定位區域。未來，他們計劃將局部編輯能力擴展到文本化以外，并學習使用相同的局部紋理圖在多個形狀之間提供對應關系。

　　這一研究為3D建模和紋理編輯領域帶來了新的可能性，為游戲、動畫、電影等各個行業提供了更加高效和直觀的紋理編輯工具。