神经纹理生成：从2D到3D的多样性和高效模型

"这篇论文介绍了一种用于生成2D和3D自然纹理的创新模型，该模型基于神经网络和经典随机过程纹理（如Perlin噪声）的扩展。它结合了单个纹理样本的捕获与空间中不同材质的非随机变化处理。模型的关键特性包括一个硬编码的、可调节的、可微分的步骤，它将多个变换后的随机2D或3D场输入到一个多层感知机（MLP）中，该MLP能在无限域上进行采样。这种方法允许从多样纹理集中学习，无需为每个单独的纹理重新训练模型。" 在介绍部分，作者指出了他们设计方法时考虑的一些关键需求。这些需求包括完整性（每个自然纹理都有一个紧凑的编码表示）、生成性（每个纹理编码都能映射到一个实际的纹理）、紧凑性（低维度的编码）、插值能力（能够在纹理代码之间进行平滑过渡）、无限域支持（纹理可以在任何位置被查询）、多样性（生成不同类型的纹理）、无限缩放（纹理质量在放大时不会下降）以及高速度（高效的计算性能）。论文中展示了该方法能够将任意2D纹理映射到潜在的纹理代码，并支持纹理之间的插值、投影以及体积纹理的合成。 图1展示了这种方法的应用实例，其中蓝色纹理被映射到纹理代码，然后可以通过插值（从蓝色到红色）来生成新的纹理。这种能力对于直观的设计流程尤其有用，因为用户可以直接操作纹理代码并期望得到真实感的纹理结果。 通过结合经典纹理模型与深度学习技术，该模型不仅能够捕捉单个纹理的特性，还能处理空间中的多种材质变化。这意味着它可以用于模拟各种场景，例如在家具设计中，既能处理木材纹理，也能处理布料或金属等其他材质的纹理。由于模型的高效性和灵活性，它为图像合成、虚拟现实、游戏开发等领域提供了强大的工具，允许用户创建和编辑逼真的2D和3D纹理，同时也简化了纹理的存储和传输。 这篇论文提出的2D和3D自然纹理生成模型是对现有纹理生成技术的重要贡献，它不仅满足了多种纹理生成的需求，而且在效率和多样性方面取得了显著的进步。这一技术有望在未来的计算机图形学和相关领域中发挥重要作用。