Geometry-Aware Texture Generation for 3D Head Modeling with Artist-driven Control
作者: Amin Fadaeinejad, Abdallah Dib, Luiz Gustavo Hafemann, Emeline Got, Trevor Anderson, Amaury Depierre, Nikolaus F. Troje, Marcus A. Brubaker, Marc-André Carbonneau
分类: cs.GR, cs.CV
发布日期: 2025-05-07
备注: 11 pages, 9 figures, AI for Creative Visual Content Generation Editing and Understanding (CVEU), CVPRW 2025
💡 一句话要点
提出几何感知纹理生成框架，实现艺术家驱动的3D头部建模控制
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 3D头部建模 纹理生成 几何感知 艺术家控制 虚拟角色 纹理合成 深度学习
📋 核心要点
- 现有3D头部建模流程繁琐，难以精确匹配艺术家的创作意图，缺乏直观的控制手段。
- 提出几何感知纹理合成框架，通过学习头部几何与纹理的关联，实现对3D头部模型的精细控制。
- 实验表明，该方法能生成多样且几何结构清晰的结果，并支持肤色调整和细节编辑等功能。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种新颖的框架，旨在简化为虚拟角色创建逼真3D头部模型的过程，并为艺术家提供直观的控制。该方法采用几何感知纹理合成流程，学习不同人群头部几何形状与皮肤纹理贴图之间的相关性。该框架提供三个层次的艺术控制：整体头部几何形状的操控、在保留面部特征的同时调整肤色，以及对皱纹或面部毛发等细节进行精细编辑。艺术家可以使用熟悉的工具对单个纹理贴图进行编辑，系统会自动将这些更改连贯地传播到逼真渲染所需的其余纹理贴图中。实验表明，该方法能够生成具有干净几何形状的多样化结果。本文展示了实际应用，重点关注艺术家的直观控制，包括肤色调整和简化的编辑工作流程，用于添加与年龄相关的细节或从扫描模型中删除不需要的特征。这种集成方法旨在简化虚拟角色创建中的艺术工作流程。
🔬 方法详解
问题定义：现有3D头部建模方法通常需要大量的手工调整，难以实现艺术家对模型细节的精确控制，且缺乏对头部几何形状和纹理之间关系的有效利用。这导致生成高质量、符合特定艺术风格的3D头部模型非常耗时且成本高昂。
核心思路：本文的核心思路是建立头部几何形状与皮肤纹理贴图之间的关联，通过几何感知的纹理合成，使得对头部几何形状的修改能够自然地反映在纹理上，反之亦然。这样，艺术家可以通过修改纹理贴图来间接控制头部模型的细节，从而实现更直观的编辑和创作。
技术框架：该框架包含以下主要模块：1) 几何感知纹理合成模块，用于学习头部几何形状与纹理贴图之间的相关性；2) 艺术控制接口，提供三个层次的控制：整体头部几何形状的操控、肤色调整和细节编辑；3) 纹理传播模块，用于将艺术家对单个纹理贴图的修改自动传播到其他相关的纹理贴图中，保持一致性。
关键创新：该方法最重要的技术创新点在于其几何感知的纹理合成流程。与传统的纹理生成方法不同，该方法显式地考虑了头部几何形状对纹理的影响，从而能够生成更逼真、更自然的纹理。此外，该框架还提供多层次的艺术控制接口，使得艺术家能够以更直观的方式进行创作。
关键设计：在几何感知纹理合成模块中，可能使用了图卷积网络（GCN）或其他能够处理非结构化数据的神经网络结构，以学习头部几何形状与纹理贴图之间的复杂关系。损失函数可能包括纹理重建损失、几何一致性损失和风格损失等，以保证生成纹理的质量和与几何形状的匹配程度。具体的参数设置和网络结构细节需要在论文中进一步查找。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法能够生成具有干净几何形状的多样化3D头部模型，并支持艺术家对肤色、皱纹、面部毛发等细节进行精细控制。通过与现有方法对比，该方法在生成质量、编辑效率和用户体验方面均有显著提升。具体性能数据（如生成时间、模型质量指标等）需要在论文中进一步查找。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于虚拟角色创建、游戏开发、电影制作、数字内容生成等领域。通过提供更直观、更高效的3D头部建模工具，该方法能够显著降低创作成本，提高创作效率，并为艺术家提供更大的创作自由。未来，该技术有望进一步扩展到全身建模、表情动画等领域，为虚拟现实和增强现实应用提供更逼真、更生动的数字角色。
📄 摘要（原文）
Creating realistic 3D head assets for virtual characters that match a precise artistic vision remains labor-intensive. We present a novel framework that streamlines this process by providing artists with intuitive control over generated 3D heads. Our approach uses a geometry-aware texture synthesis pipeline that learns correlations between head geometry and skin texture maps across different demographics. The framework offers three levels of artistic control: manipulation of overall head geometry, adjustment of skin tone while preserving facial characteristics, and fine-grained editing of details such as wrinkles or facial hair. Our pipeline allows artists to make edits to a single texture map using familiar tools, with our system automatically propagating these changes coherently across the remaining texture maps needed for realistic rendering. Experiments demonstrate that our method produces diverse results with clean geometries. We showcase practical applications focusing on intuitive control for artists, including skin tone adjustments and simplified editing workflows for adding age-related details or removing unwanted features from scanned models. This integrated approach aims to streamline the artistic workflow in virtual character creation.