PixPlant 3 是一款强大的无缝贴图生成器,适用于建筑和3D行业。它能够快速创建独特纹理,支持从照片生成高分辨率图像,并自动生成多种贴图,界面友好,易于使用。
本文介绍了一种改进的文本到纹理生成方法,解决了视角不一致和纹理与网格不对齐的问题。通过使用2D扩散模型、对称视图合成和区域提示,该方法显著提高了纹理生成的一致性和无缝性,实验结果优于现有方法。
本文介绍了一种新方法,通过给定文本提示和3D网格生成3D模型的纹理。该方法考虑了深度信息,利用评分蒸馏采样过程生成纹理。模型运行和用户研究结果表明该方法生成更令人满意的结果,并且可以产生不同艺术风格的纹理。同时,该方法生成纹理的速度更快。消融研究探讨了不同因素对生成质量的影响。
本文介绍了一种新方法,通过给定文本提示和3D网格生成3D模型的纹理。该方法考虑了深度信息,利用评分蒸馏采样过程生成纹理。结果表明该模型可以生成更令人满意的结果,并为同一对象产生不同的艺术风格。同时,该方法在生成质量相当的纹理时更快。进行了彻底的消融研究,探讨了不同因素对生成质量的影响。
3DTextureTransformer是一个新颖的框架,结合几何深度学习和StyleGAN类似的架构,能够生成高质量的纹理,同时保持原始高分辨率输入网格拓扑不变。该框架在学习3D几何体和现实世界2D图像的情况下,与任意网格拓扑一起工作,取得了最新性能。
本文介绍了一种新方法,通过给定文本提示和3D网格生成3D模型的纹理。该方法考虑了深度信息,利用评分蒸馏采样过程生成纹理。结果表明该方法可以生成更令人满意的结果,并且可以产生不同艺术风格的纹理。同时,该方法在生成质量相当的纹理时速度更快。进行了彻底的消融研究,研究了不同因素对生成质量的影响。
本文介绍了一种新方法,通过给定文本提示和3D网格生成3D模型的纹理。该方法考虑了深度信息,利用评分蒸馏采样过程生成纹理。在开源数据集上进行了模型测试和用户研究,结果表明该方法能够生成更令人满意的结果,并且在时间上更快。同时,还进行了消融研究,探讨了不同因素对生成质量的影响。
本文介绍了一种新方法,通过给定文本提示和3D网格来生成3D模型的纹理。该方法考虑了深度信息,并利用评分蒸馏采样过程生成纹理。在开源数据集Objaverse上进行了模型运行和用户研究,结果表明该方法可以生成更令人满意的结果,并且可以产生不同艺术风格的纹理。此外,该方法在生成纹理时速度更快。还进行了消融研究,研究了不同因素对生成质量的影响。
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