DealMaTe: Multi-Dimensional Material Transfer via Diffusion Transformer
作者: Nisha Huang, Yizhou Lin, Jie Guo, Xiu Li, Tong-Yee Lee, Zitong Yu
分类: cs.GR, cs.CV
发布日期: 2026-05-15
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
DealMaTe：提出基于扩散Transformer的多维度材质迁移方法，无需文本引导。
🎯 匹配领域: 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction)
关键词: 材质迁移 扩散模型 深度学习 3D信息注入 注意力机制 LoRA 计算机视觉
📋 核心要点
- 现有材质迁移方法依赖文本引导或复杂网络，存在文本依赖、计算成本高和特征不对齐等问题。
- DealMaTe利用深度、法线和光照图像，设计轻量级3D信息注入模块，简化扩散框架，实现材质迁移。
- 实验表明，DealMaTe在各种对象和光照条件下，实现了高保真材质迁移，且架构复杂度低。
📝 摘要（中文）
现有的基于扩散的材质迁移方法依赖于图像微调或带有辅助网络的复杂架构，但面临文本依赖、额外的计算成本和特征不对齐等挑战。为了解决这些限制，我们提出了DealMaTe，它利用深度、法线和光照图像进行材质迁移。DealMaTe是一个简化的扩散框架，消除了文本引导和参考网络。我们设计了一种轻量级的3D信息注入方法，即多维3D Shader LoRA，它无需修改基础模型权重，即可实现兼容的控制条件，并获得和谐稳定的结果。此外，我们通过Shader因果互注意力机制和键值（KV）缓存优化了注意力机制，以减少由多个条件引起的推理延迟，提高计算效率，并以低架构复杂性实现高质量的材质迁移结果。广泛的实验涵盖了各种对象和光照条件，一致表明DealMaTe在任意输入材质下实现了卓越的高保真材质迁移。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于扩散模型的材质迁移方法通常依赖于文本引导或复杂的辅助网络，这导致了几个问题：一是文本描述的准确性会直接影响迁移效果，引入了文本依赖；二是复杂的网络结构增加了计算成本；三是不同特征之间的对齐可能存在偏差，影响最终的迁移质量。因此，如何设计一个高效、准确且无需文本引导的材质迁移框架是一个关键问题。
核心思路：DealMaTe的核心思路是利用深度、法线和光照等3D信息作为材质迁移的条件，取代文本引导。通过这些3D信息，模型可以更好地理解物体的几何形状和光照环境，从而更准确地进行材质迁移。此外，DealMaTe还设计了一个轻量级的3D信息注入模块，以及优化的注意力机制，以提高计算效率和迁移质量。
技术框架：DealMaTe的整体框架是一个简化的扩散模型，它接收深度、法线和光照图像作为输入条件。该框架主要包含以下几个模块：1) 多维3D Shader LoRA：用于将3D信息注入到扩散模型中；2) Shader因果互注意力机制：用于优化注意力计算，减少推理延迟；3) KV缓存：用于提高计算效率。整个流程是，首先将3D信息通过Shader LoRA注入到扩散模型中，然后通过优化的注意力机制进行去噪，最终生成具有目标材质的图像。
关键创新：DealMaTe的关键创新在于以下几个方面：1) 提出了一种无需文本引导的材质迁移方法，避免了文本描述带来的不确定性；2) 设计了一种轻量级的3D信息注入模块，可以在不修改基础模型权重的情况下，实现对3D信息的有效利用；3) 优化了注意力机制，减少了推理延迟，提高了计算效率。与现有方法相比，DealMaTe在保证迁移质量的同时，降低了计算成本和模型复杂度。
关键设计：在多维3D Shader LoRA中，使用了LoRA（Low-Rank Adaptation）技术，通过低秩矩阵来调整预训练模型的参数，从而实现对3D信息的注入，同时保持基础模型的权重不变。在Shader因果互注意力机制中，引入了因果关系，使得模型在计算注意力时，只关注与当前像素相关的信息，从而减少了计算量。KV缓存则用于缓存注意力计算中的键值对，避免重复计算，进一步提高计算效率。具体的参数设置和损失函数细节在论文中进行了详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
DealMaTe在各种对象和光照条件下都表现出卓越的材质迁移能力。实验结果表明，DealMaTe能够生成高保真度的材质迁移图像，并且在计算效率方面优于现有的方法。具体来说，DealMaTe在保持相似迁移质量的前提下，显著降低了推理时间，并且无需额外的文本输入，简化了操作流程。代码已开源，方便研究人员复现和进一步研究。
🎯 应用场景
DealMaTe具有广泛的应用前景，例如：电商领域的商品展示，用户可以方便地将不同的材质应用到商品模型上，以获得更好的视觉效果；游戏开发领域，可以快速生成具有不同材质的游戏资源；电影制作领域，可以用于创建逼真的材质效果。此外，该方法还可以应用于虚拟现实、增强现实等领域，为用户提供更加沉浸式的体验。未来，DealMaTe有望成为材质编辑和生成的重要工具。
📄 摘要（原文）
Recently, diffusion-based material transfer methods rely on image fine-tuning or complex architectures with auxiliary networks but face challenges such as text dependency, additional computational costs, and feature misalignment. To address these limitations, we propose \textbf{DealMaTe}, using \underline{\textbf{de}}pth, norm\underline{\textbf{a}}l, and \underline{\textbf{l}}ighting images for \underline{\textbf{ma}}terial \underline{\textbf{t}}ransf\underline{\textbf{e}}r. DealMaTe is a simplified diffusion framework that eliminates text guidance and reference networks. We design a lightweight 3D information injection method, Multi-Dim 3D Shader LoRA, which, without modifying the base model weights, enables compatible control conditions and achieves harmonious and stable results. Additionally, we optimize the attention mechanism with Shader Causal Mutual Attention and key-value (KV) caching to reduce inference latency caused by multiple conditions, improve computational efficiency, and achieve high-quality material transfer results with low architectural complexity. Extensive experiments covering a wide variety of objects and lighting conditions consistently demonstrate that DealMaTe achieves remarkable high-fidelity material transfer under arbitrary input materials. The code is available at https://github.com/haha-lisa/DealMaTe.