• 浙大、蚂蚁集团推出MaPa:文本生成超真实3D模型
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浙江大学、蚂蚁集团、深圳大学联合推出了创新模型MaPa。与传统纹理方法不同的是,MaPa通过文本能直接生成高分辨率、物理光照、超真实材质的3D模型,可以极大提升游戏、VR、AR、影视等行业的开发效率。研究人员在多个知名平台对MaPa进行了综合测试。结果显示,在无参考图像的情况下MaPa生成的模型材质、分辨率、局部细节,比TEXTure、Text2tex、Fantasia3D等模型的效果更好。

论文地址:https://arxiv.org/abs/2404.17569

MaPa功能展示
分段图像生成
为了更好地还原用户的文本提示和提升模型质量,MaPa在生成的过程中会将3D网格细分为多个细小的分段。该过程有点类似将一幅画作分解成多个小碎块,这样每块的细节都能够独立处理,以便于后续上色和材质的精细调整。然后,MaPa会将这些3D分段投影到2D空间中生成2D图像。为了获得最佳的2D分割图像,MaPa需要选择一个合适的视角。

通过均匀采样一系列视角,并选择能够产生最多2D分段的视角作为起始视角,以确保生成的2D图像能够尽可能多地捕捉到3D分段的细节。

在2D图像生成中,MaPa使用了ControlNet,这是一个预训练的2D扩散模型,能够根据给定的条件生成相应的2D图像。研究人员对ControlNet进行了微调,使其能够适应特定的分段条件,从而生成与3D分段更加对齐的2D图像。

3D材质分组
通常在3D模型的材质生成过程中有一个难题,就是该如何将不同的材质部分有效地组织和管理。而MaPa通过使用“材质分组”模块,来自动智能识别和分组相似材质的3D分段,从而提升渲染的质量,同时又减少了后续的优化流程。

MaPa使用了GPT-4v模型进行材质分类。GPT-4v不仅识别准确率高,对于用户的文本语义理解能力也很强,可以精准提炼出文本中的特殊材质。此外,材质分组还内置了一个材质颜色相似性分析模块,通过反射率估计网络来评估不同分段的颜色,并在CIE颜色空间中进行比较。如果两个分段的材质颜色足够接近,就会被归为同一组进一步提升材质的一致性。

材质图优化
对材质分好组之后,MaPa会从一个预建的材质图库中检索最相似的材质图作为初始值,再通过可微渲染模块对材质图的参数进行优化,使得渲染图像尽可能接近生成的3D模型。在渲染的过程中MaPa使用了DiffMat v2框架,能够将材质图转换为纹理空间映射,例如,反照率图、法线图和粗糙度图等,使得选定的材质图参数使其更贴近生成的3D模型。

材质图优化模块还包括一个可微分渲染器,能够根据材质图渲染出2D图像,并与生成的3D模型进行比较,通过最小化两者之间的差异来优化材质图参数。这种方法不仅提高了材质的真实感,还保持了渲染的效率。

由于3D模型的架构比较复杂,一次难以生成精准生成。所以,MaPa使用了连续迭代的方法,可以为模型的每个部分生成一致且真实的材质,即便是那些非常复杂的3D模型架构也没问题。
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