論文の概要: TexPro: Text-guided PBR Texturing with Procedural Material Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15891v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 11:10:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:16:49.406387
• Title: TexPro: Text-guided PBR Texturing with Procedural Material Modeling
• Title（参考訳）: TexPro: 手続き的材料モデリングによるテキスト誘導型PBRテクスチャ
• Authors: Ziqiang Dang, Wenqi Dong, Zesong Yang, Bangbang Yang, Liang Li, Yuewen Ma, Zhaopeng Cui,
• Abstract要約: TexProはテキストプロンプトを入力した3Dメッシュの高忠実度材料生成のための新しい手法である。 我々はまず,最新のテキスト・画像モデルを用いて入力されたテキスト・プロンプトからマルチビュー・リファレンス・イメージを生成する。 我々は最近の異なる手続き材料を用いたレンダリングに基づく最適化によりテクスチャマップを導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.8905505397344
• License:
• Abstract: In this paper, we present TexPro, a novel method for high-fidelity material generation for input 3D meshes given text prompts. Unlike existing text-conditioned texture generation methods that typically generate RGB textures with baked lighting, TexPro is able to produce diverse texture maps via procedural material modeling, which enables physical-based rendering, relighting, and additional benefits inherent to procedural materials. Specifically, we first generate multi-view reference images given the input textual prompt by employing the latest text-to-image model. We then derive texture maps through a rendering-based optimization with recent differentiable procedural materials. To this end, we design several techniques to handle the misalignment between the generated multi-view images and 3D meshes, and introduce a novel material agent that enhances material classification and matching by exploring both part-level understanding and object-aware material reasoning. Experiments demonstrate the superiority of the proposed method over existing SOTAs and its capability of relighting.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,テキストプロンプトを付与した入力3Dメッシュのための高忠実度材料生成手法であるTexProを提案する。 焼成照明でRGBテクスチャを生成する既存のテクスチャ生成方法とは異なり、TexProはプロシージャ素材モデリングによって多様なテクスチャマップを作成することができる。 具体的には,直近のテキスト・ツー・イメージモデルを用いて入力されたテキスト・プロンプトに基づいて,まずマルチビュー参照画像を生成する。 次に、最近の微分可能な手続き材料を用いたレンダリングに基づく最適化によりテクスチャマップを導出する。 そこで本研究では,生成した多視点画像と3Dメッシュのミスアライメントを扱うためのいくつかの手法を設計し,部分レベルの理解とオブジェクト対応の材料推論の両方を探索することにより,材料分類とマッチングを強化する新しい材料エージェントを提案する。 実験により,提案手法が既存のSOTAよりも優れていることを示すとともに,リライト能力を示す。

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