MultiMat: Multimodal Program Synthesis for Procedural Materials using Large Multimodal Models

📄 arXiv: 2509.22151v1 📥 PDF

作者: Jonas Belouadi, Tamy Boubekeur, Adrien Kaiser

分类: cs.CV

发布日期: 2025-09-26

备注: Submitted to ICLR 2026

💡 一句话要点

MultiMat：利用大型多模态模型进行程序化材质的多模态程序合成

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 程序化材质 多模态学习 程序合成 计算机图形学 大型多模态模型

📋 核心要点

  1. 现有神经程序合成方法在生成材质节点图时，主要依赖文本表示，忽略了节点图的视觉空间特性，限制了生成质量和效率。
  2. MultiMat框架利用大型多模态模型，同时处理材质节点图的视觉和文本表示，从而更有效地生成高质量的程序化材质图。
  3. 实验表明，MultiMat在无条件和条件图合成方面均优于纯文本基线，实现了更高的视觉质量和保真度，确立了新的技术水平。

📝 摘要（中文）

材质节点图是生成程序化材质2D通道的程序，包括粗糙度和置换贴图等几何信息，以及反照率和电导率贴图等反射信息。它们在计算机图形学中至关重要，用于参数化和任意分辨率地表示虚拟3D对象的外观。特别是，其有向无环图结构和中间状态为交互式外观建模提供了直观的理解和工作流程。创建此类图是一项具有挑战性的任务，通常需要专业的培训。虽然最近的神经程序合成方法试图简化这一过程，但它们仅将图表示为文本程序，未能捕捉到节点图固有的视觉空间性质，而这使得节点图易于人类理解。为了解决这一差距，我们提出了MultiMat，一个多模态程序合成框架，它利用大型多模态模型来处理视觉和文本图表示，从而改进程序化材质图的生成。我们在一个新的生产质量程序化材质数据集上训练我们的模型，并将它们与约束树搜索推理算法相结合，该算法确保语法有效性，同时有效地导航程序空间。我们的实验结果表明，我们的多模态程序合成方法在无条件和条件图合成中都更有效，并且具有比纯文本基线更高的视觉质量和保真度，从而建立了新的最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决程序化材质节点图自动生成的问题。现有方法主要依赖于文本表示，忽略了节点图的视觉空间信息，导致生成质量和效率受限。此外，生成有效的材质节点图需要专业的知识和训练，门槛较高。

核心思路：论文的核心思路是利用大型多模态模型，同时处理材质节点图的视觉和文本信息。通过融合视觉和文本特征，模型能够更好地理解节点图的结构和语义，从而生成更逼真、更符合用户需求的程序化材质。这种方法旨在弥合人类直观理解和机器生成之间的差距。

技术框架：MultiMat框架包含以下主要模块：1) 数据集构建：构建包含生产质量程序化材质及其对应节点图的数据集。2) 多模态模型训练：使用大型多模态模型，例如基于Transformer的模型，同时学习节点图的视觉和文本表示。3) 约束树搜索推理：采用约束树搜索算法，在生成过程中保证语法有效性，并高效地探索程序空间。

关键创新：MultiMat的关键创新在于其多模态融合方法。与以往仅依赖文本表示的方法不同，MultiMat同时利用视觉和文本信息，更全面地捕捉节点图的特征。此外，结合约束树搜索算法，保证了生成结果的语法正确性和多样性。

关键设计：论文使用了Transformer架构作为多模态模型的基础，并针对材质节点图的特点进行了优化。损失函数可能包括重建损失、对比损失等，用于学习节点图的视觉和文本表示。约束树搜索算法的具体实现细节，例如搜索策略、剪枝策略等，对生成效率和质量有重要影响。具体参数设置和网络结构细节在论文中应该有更详细的描述。

📊 实验亮点

实验结果表明，MultiMat在程序化材质图的生成任务中，显著优于纯文本基线方法。在视觉质量和保真度方面均取得了提升，建立了新的state-of-the-art性能。具体性能数据（例如FID分数、用户满意度评分等）需要在论文中查找。

🎯 应用场景

MultiMat可应用于游戏开发、电影制作、建筑设计等领域，用于快速生成高质量的程序化材质。它可以降低材质创作的门槛，提高生产效率，并为设计师提供更多的创作灵感。未来，该技术有望进一步扩展到其他类型的程序化内容生成，例如纹理、模型等。

📄 摘要（原文）

Material node graphs are programs that generate the 2D channels of procedural materials, including geometry such as roughness and displacement maps, and reflectance such as albedo and conductivity maps. They are essential in computer graphics for representing the appearance of virtual 3D objects parametrically and at arbitrary resolution. In particular, their directed acyclic graph structures and intermediate states provide an intuitive understanding and workflow for interactive appearance modeling. Creating such graphs is a challenging task and typically requires professional training. While recent neural program synthesis approaches attempt to simplify this process, they solely represent graphs as textual programs, failing to capture the inherently visual-spatial nature of node graphs that makes them accessible to humans. To address this gap, we present MultiMat, a multimodal program synthesis framework that leverages large multimodal models to process both visual and textual graph representations for improved generation of procedural material graphs. We train our models on a new dataset of production-quality procedural materials and combine them with a constrained tree search inference algorithm that ensures syntactic validity while efficiently navigating the program space. Our experimental results show that our multimodal program synthesis method is more efficient in both unconditional and conditional graph synthesis with higher visual quality and fidelity than text-only baselines, establishing new state-of-the-art performance.