Textured 3D morphing seeks to generate smooth and plausible transitions between two 3D assets, preserving both structural coherence and fine-grained appearance. This ability is crucial not only for advancing 3D generation research but also for practical applications in animation, editing, and digital content creation. Existing approaches either operate directly on geometry, limiting them to shape-only morphing while neglecting textures, or extend 2D interpolation strategies into 3D, which often causes semantic ambiguity, structural misalignment, and texture blurring. These challenges underscore the necessity to jointly preserve geometric consistency, texture alignment, and robustness throughout the transition process. To address this, we propose Interp3D, a novel training-free framework for textured 3D morphing. It harnesses generative priors and adopts a progressive alignment principle to ensure both geometric fidelity and texture coherence. Starting from semantically aligned interpolation in condition space, Interp3D enforces structural consistency via SLAT (Structured Latent)-guided structure interpolation, and finally transfers appearance details through fine-grained texture fusion. For comprehensive evaluations, we construct a dedicated dataset, Interp3DData, with graded difficulty levels and assess generation results from fidelity, transition smoothness, and plausibility. Both quantitative metrics and human studies demonstrate the significant advantages of our proposed approach over previous methods. Source code is available at https://github.com/xiaolul2/Interp3D.


翻译:纹理化三维形变旨在生成两个三维资产之间平滑且合理的过渡,同时保持结构连贯性与细粒度外观。这种能力不仅对推进三维生成研究至关重要,也在动画制作、编辑及数字内容创作等实际应用中具有关键价值。现有方法要么直接在几何结构上操作,将其限制于仅形状的形变而忽略纹理;要么将二维插值策略简单扩展到三维,这常常导致语义模糊、结构错位和纹理模糊。这些挑战凸显了在整个过渡过程中联合保持几何一致性、纹理对齐和鲁棒性的必要性。为此,我们提出了Interp3D,一种新颖的无训练纹理化三维形变框架。该框架利用生成先验,并采用渐进对齐原则,以确保几何保真度与纹理连贯性。Interp3D从条件空间中的语义对齐插值出发,通过SLAT(结构化潜在表示)引导的结构插值来强制结构一致性,最后通过细粒度纹理融合传递外观细节。为进行全面评估,我们构建了一个专用数据集Interp3DData,其包含不同难度等级,并从保真度、过渡平滑性和合理性三个方面评估生成结果。定量指标与人工研究均表明,我们所提出的方法相较于先前方法具有显著优势。源代码发布于 https://github.com/xiaolul2/Interp3D。

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