Texture++：使用区域感知扩散模型提升 3D 资源纹理分辨率

由于纹理分辨率低，许多 3D 资源被丢弃，而当前的超分辨率模型忽略纹理图并专注于自然图像。高效且可推广的纹理超分辨率模型可以重振电影和视频游戏等行业中大量老化但有价值的资产。我们提出了Texture++，一种新颖的纹理超分辨率框架，它增强了资产的低分辨率纹理，以产生高分辨率、高质量的结果。具体来说，我们将 UV 空间中的超分辨率任务重新表述为跨多个渲染视图执行并合并输出。首先，为了在视图空间中实现更完整和连续的纹理，我们提出了一种自适应视图选择策略来集成分散在 UV 纹理块中的纹理。此外，我们引入了一种基于四叉树的纹理区域组织方法，用于组合来自不同视点的超分辨率纹理，提供掩模来区分需要改进的区域。最后，我们设计了一个基于扩散的超分辨率模型，可以增强指定掩模区域的纹理分辨率，与周围区域无缝集成。通过全面的评估，我们证明我们的方法产生的纹理比现有方法具有显着改善的细节和连贯性。