扩散模型在图像生成领域已经取得了令人惊艳的成果，而三维内容生成领域还有待探索，其难点主要在于生成质量难以控制，以及缺少足够大量的三维训练数据以供训练生成模型。这两大问题直接导致了三维资源昂贵稀缺的现状。

来自慕尼黑工业大学的陈振宇等人在最新的工作中，提出了一种基于二维扩散模型的三维纹理生成方法 Text2Tex。Text2Tex 将三维纹理生成任务转化为局部纹理涂序列化生成任务，以未加工的三维网格图和文本为输入，通过二维扩散模型，将生成出的二维局部纹理视图迭代投影到纹理空间，最终完成三维纹理图的生成。

为了降低三维生成的人力开销，陈振宇等人同时还设计了一种自动视角选择策略，这使得 Text2Tex 在生成时不需要人工设计微调视角序列，并且可以更加有效地完成大规模三维纹理图生成，且极大程度降低获取三维资源的人力财力开销。

7月17日晚7点，「AI新青年讲座」第214讲邀请到 Text2Tex 一作、慕尼黑工业大学在读博士陈振宇参与，主讲《基于扩散模型的文本驱动三维纹理生成》。在本次讲座中，陈振宇将展示生成的三维纹理图与过去方法的对比，并讨论文本驱动的三维内容生成的现状缺陷和未来研究方向。