Text2Mesh：用文本创造3D网格样式

"Mesh，可以将任意3D网格转换为与特定文本描述相匹配的风格化版本，而无需复杂的预训练模型或专用的3D数据集。这种方法的关键在于结合了CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）的强大力量，它能够理解和关联文本与图像的语义。CLIP的这种特性使得Text2Mesh能够理解输入的文本提示，从而在3D网格的颜色和几何细节上进行精确的风格化。 Text2Mesh的工作流程分为几个主要步骤。首先，输入的3D网格作为内容提供，其全局结构和形状被保留。然后，用户提供的目标文本提示定义了期望的风格。这个文本提示可以是任意的，比如“钢铁侠”、“彩色钩针”或者“宇航员”，Text2Mesh会尝试捕捉这些词语背后的视觉概念。 接下来，我们的框架利用了一个神经网络，即神经风格场（Neural Style Field, NSF），它能够在3D网格上生成颜色和局部几何细节。NSF网络通过优化过程调整，以确保生成的3D样式化网格与文本描述的风格一致。这个优化过程基于CLIP的嵌入，通过多个2D视图来评估和引导风格化网格与文本提示的匹配程度。 Text2Mesh的独特之处在于它能够处理各种质量的3D网格，包括非流形和有边界的网格，而且它不需要UV参数化。这意味着它可以应用于广泛的不同3D模型，即使模型的原始信息不完整或格式不规范。 在实际应用中，Text2Mesh展示了其在各种3D网格上的强大风格化能力，如图1所示，它能够将简单的几何形状转化为丰富多彩、细节丰富的3D艺术作品。从“钢铁侠”式的未来感设计到“彩色钩针”般的复古质感，甚至“宇航员”所体现的科幻元素，Text2Mesh都能够实现无缝融合，创造出视觉上连贯且具有独特风格的新颖3D模型。 我们的成果不仅体现在代码和结果的开放分享，还在于为3D内容创作提供了新的工具和可能性。通过Text2Mesh，设计师和艺术家可以利用自然语言来探索无限的创意空间，将抽象的文字概念转化为生动的3D视觉体验。这进一步推动了文本和3D图形的交互，为CGI（计算机生成图像）和VR/AR应用等领域开辟了新的创新路径。 Text2Mesh是一项创新的技术，它结合了深度学习和自然语言处理的力量，实现了3D网格的文本驱动神经样式化。这一突破性的方法简化了3D对象风格编辑的过程，提高了效率，并且拓展了艺术创作的边界。"