Chord: Chain of Rendering Decomposition for PBR Material Estimation from Generated Texture Images

📄 arXiv: 2509.09952v1 📥 PDF

作者: Zhi Ying, Boxiang Rong, Jingyu Wang, Maoyuan Xu

分类: cs.GR, cs.CV

发布日期: 2025-09-12

备注: Accepted to SIGGRAPH Asia 2025. Project page: https://ubisoft-laforge.github.io/world/chord

💡 一句话要点

提出Chord：一种链式渲染分解方法，用于从生成纹理图像中估计PBR材质

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

关键词: PBR材质估计 扩散模型 链式分解 SVBRDF 纹理生成

📋 核心要点

  1. 现有PBR材质生成方法在质量、灵活性和用户控制方面存在不足，限制了其在实际应用中的效果。
  2. 提出一种两阶段框架，首先使用扩散模型生成纹理图像，然后通过链式分解方案估计SVBRDF通道。
  3. 实验表明，该方法在材质生成和估计方面均优于现有方法，并在多种应用中展现出灵活性和鲁棒性。

📝 摘要（中文）

材质创建和重建对于外观建模至关重要，但传统上需要艺术家投入大量时间和专业知识。虽然最近的方法利用视觉基础模型从用户提供的输入合成PBR材质，但它们在质量、灵活性和用户控制方面往往不足。我们提出了一种新颖的两阶段生成-估计框架用于PBR材质生成。在生成阶段，微调的扩散模型合成与用户输入对齐的阴影、可平铺的纹理图像。在估计阶段，我们引入了一种链式分解方案，通过将先前提取的表示作为输入传递到单步图像条件扩散模型中，从而顺序预测SVBRDF通道。我们的方法高效、高质量，并支持灵活的用户控制。我们针对现有的材质生成和估计方法评估了我们的方法，证明了其卓越的性能。我们的材质估计方法在生成的纹理和真实照片上都表现出强大的鲁棒性。此外，我们还强调了我们的框架在各种应用中的灵活性，包括文本到材质、图像到材质、结构引导生成和材质编辑。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从生成纹理图像中准确高效地估计PBR材质的问题。现有方法，特别是依赖视觉基础模型的方法，在材质质量、用户控制以及对真实照片的鲁棒性方面存在不足，限制了其在实际生产中的应用。艺术家需要花费大量时间和精力来创建高质量的材质。

核心思路：论文的核心思路是将PBR材质的生成和估计过程解耦为两个阶段。首先，利用扩散模型生成高质量的纹理图像，然后通过链式分解的方式，逐步估计SVBRDF的各个通道。这种解耦的设计允许针对每个阶段进行优化，并提高整体的灵活性和可控性。

技术框架：该方法包含两个主要阶段：生成阶段和估计阶段。在生成阶段，使用微调的扩散模型，根据用户输入（例如文本或图像）生成阴影和可平铺的纹理图像。在估计阶段，采用链式分解方案，利用单步图像条件扩散模型，依次预测SVBRDF的各个通道（例如，漫反射率、法线、粗糙度等）。每个通道的预测都依赖于先前提取的表示，形成一个链式结构。

关键创新：该方法最重要的创新点在于其链式分解的估计方案。通过将SVBRDF通道的估计分解为一系列顺序预测任务，并利用先前提取的表示作为输入，该方法能够更好地捕捉通道之间的依赖关系，从而提高估计的准确性和一致性。此外，两阶段的框架设计也提高了灵活性，允许用户在生成阶段进行更精细的控制。

关键设计：在生成阶段，扩散模型通过微调来适应材质生成任务。在估计阶段，链式分解方案的关键在于如何有效地提取和传递先前通道的表示。具体的网络结构和损失函数细节未在摘要中详细说明，但可以推测使用了卷积神经网络或Transformer等结构来提取图像特征，并可能使用了L1损失或感知损失等来优化SVBRDF通道的预测。

📊 实验亮点

论文通过实验证明，该方法在材质生成和估计方面均优于现有方法。具体而言，该方法在生成纹理和真实照片上都表现出强大的鲁棒性，并且在文本到材质、图像到材质、结构引导生成和材质编辑等多种应用中展现出灵活性。虽然摘要中没有给出具体的性能数据，但强调了其卓越的性能。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于游戏开发、电影制作、产品设计等领域，能够显著降低材质创建的成本和时间，提高生产效率。通过文本或图像输入快速生成高质量的PBR材质，并支持用户进行灵活的编辑和控制，为艺术家和设计师提供强大的工具。未来，该技术有望进一步扩展到三维模型的自动材质生成和编辑，实现更智能化的外观建模。

📄 摘要（原文）

Material creation and reconstruction are crucial for appearance modeling but traditionally require significant time and expertise from artists. While recent methods leverage visual foundation models to synthesize PBR materials from user-provided inputs, they often fall short in quality, flexibility, and user control. We propose a novel two-stage generate-and-estimate framework for PBR material generation. In the generation stage, a fine-tuned diffusion model synthesizes shaded, tileable texture images aligned with user input. In the estimation stage, we introduce a chained decomposition scheme that sequentially predicts SVBRDF channels by passing previously extracted representation as input into a single-step image-conditional diffusion model. Our method is efficient, high quality, and enables flexible user control. We evaluate our approach against existing material generation and estimation methods, demonstrating superior performance. Our material estimation method shows strong robustness on both generated textures and in-the-wild photographs. Furthermore, we highlight the flexibility of our framework across diverse applications, including text-to-material, image-to-material, structure-guided generation, and material editing.