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arxiv速递|慕尼黑工业大学、Snap研究中心开源SceneTex：基于扩散先验的室内场景高质量纹理合成
【SceneTex: High-Quality Texture Synthesis for Indoor Scenes via Diffusion Priors】
我们提出了一种新的方法SceneTex，该方法使用深度到图像的扩散先验来有效地为室内场景生成高质量和风格一致的纹理。与以前的方法不同，SceneTex在没有精确的几何和风格线索的情况下，迭代地将2D视图变形到网格表面或蒸馏扩散潜在特征，将纹理合成任务描述为RGB空间中的优化问题，其中风格和几何一致性得到了适当的反映。在其核心部分，SceneTex提出了一种多分辨率纹理场来隐式地编码网格外观。我们通过一个基于分数蒸馏的目标函数来优化目标纹理在各自的RGB效果图中。
为了进一步确保跨视图的风格一致性，我们引入了一个交叉注意力解码器，通过交叉注意力来预测每个实例中预先采样的参考位置的RGB值。SceneTex为3D - FRONT场景提供了多样而精确的纹理合成，在视觉质量和快速保真度方面比现有的纹理生成方法有显著提高。#论文##开源#
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