Interp3D : Interpolation sensible aux correspondances pour le métamorphisme génératif de textures 3D

Interp3D: Correspondence-aware Interpolation for Generative Textured 3D Morphing

January 20, 2026

papers.authors: Xiaolu Liu, Yicong Li, Qiyuan He, Jiayin Zhu, Wei Ji, Angela Yao, Jianke Zhu

cs.AI

papers.abstract

La morphing 3D texturée vise à générer des transitions fluides et plausibles entre deux actifs 3D, en préservant à la fois la cohérence structurelle et l'apparence à grain fin. Cette capacité est cruciale non seulement pour faire progresser la recherche sur la génération 3D, mais aussi pour des applications pratiques dans l'animation, l'édition et la création de contenu numérique. Les approches existantes opèrent soit directement sur la géométrie, les limitant à une interpolation de forme uniquement en négligeant les textures, soit étendent des stratégies d'interpolation 2D à la 3D, ce qui provoque souvent une ambiguïté sémantique, un désalignement structurel et un flou textural. Ces défis soulignent la nécessité de préserver conjointement la cohérence géométrique, l'alignement des textures et la robustesse tout au long du processus de transition. Pour y remédier, nous proposons Interp3D, un nouveau cadre d'interpolation 3D texturée ne nécessitant pas d'entraînement. Il exploite des préalables génératifs et adopte un principe d'alignement progressif pour garantir à la fois la fidélité géométrique et la cohérence texturale. En partant d'une interpolation sémantiquement alignée dans l'espace des conditions, Interp3D impose une cohérence structurelle via une interpolation de structure guidée par SLAT (Structured Latent), et transfère enfin les détails d'apparence par une fusion texturale à grain fin. Pour des évaluations complètes, nous avons constitué un jeu de données dédié, Interp3DData, avec des niveaux de difficulté gradués, et évaluons les résultats de génération sur la fidélité, la fluidité de la transition et la plausibilité. Les métriques quantitatives et les études humaines démontrent les avantages significatifs de notre approche par rapport aux méthodes précédentes. Le code source est disponible à l'adresse https://github.com/xiaolul2/Interp3D.

English

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.