एआई जेनरेटिव मॉडल्स, विशेष रूप से डीप जेनरेटिव एआई मॉडल्स, के तेजी से विकास ने प्राकृतिक भाषा जेनरेशन, 3डी जेनरेशन, इमेज जेनरेशन, और स्पीच सिंथेसिस में क्षमताओं को काफी बढ़ा दिया है। इन मॉडल्स ने विभिन्न उद्योगों में 3डी उत्पादन को क्रांतिकारी बना दिया है। हालांकि, कई लोगों को एक चुनौती का सामना करना पड़ता है: उनके जटिल तारों और उत्पन्न मेश को अक्सर पारंपरिक रेंडरिंग पाइपलाइनों जैसे कि फिजिकली बेस्ड रेंडरिंग (पीबीआर) के साथ संगत नहीं किया जा सकता है। डिफ्यूजन-आधारित मॉडल, विशेष रूप से प्रकाश टेक्स्चर के बिना, प्रभावशाली विविध 3डी एसेट जेनरेशन प्रदर्शित करते हैं, जो फिल्म निर्माण, गेमिंग, और एआर/वीआर में 3डी फ्रेमवर्क को बढ़ाते हैं।

इस लेख में, हम पेंट3डी की शुरुआत करेंगे, जो एक नवीन फ्रेमवर्क है जो अनटेक्सचर्ड 3डी मेश के लिए विविध, उच्च-रिज़ॉल्यूशन 2के यूवी टेक्स्चर मैप्स का उत्पादन करता है, जो दृश्य या पाठ इनपुट पर सशर्त होते हैं। पेंट3डी की मुख्य चुनौती प्रकाश के बिना उच्च-गुणवत्ता वाले टेक्स्चर का उत्पादन करना है, जो उपयोगकर्ता को आधुनिक ग्राफिक्स पाइपलाइनों के भीतर पुनः संपादन या पुनः प्रकाश व्यवस्था करने में सक्षम बनाता है। यह एक पूर्व-प्रशिक्षित 2डी डिफ्यूजन मॉडल का उपयोग करके मल्टी-व्यू टेक्स्चर फ्यूजन के लिए एक प्रारंभिक खुरदरा टेक्स्चर मैप उत्पन्न करता है। हालांकि, इन मैप्स में अक्सर प्रकाश कलाकृतियों और अपूर्ण क्षेत्रों के कारण 2डी मॉडल की सीमाओं के कारण प्रकाश प्रभावों को अक्षम करने और 3डी आकारों को पूरी तरह से प्रस्तुत करने में असमर्थता के कारण दिखाई देते हैं। हम पेंट3डी के कार्यों, वास्तुकला, और अन्य गहरे जेनरेटिव फ्रेमवर्क के साथ तुलना में गहराई से जानेंगे। आइए शुरू करें।

पेंट3डी: एक परिचय

गहरे जेनरेटिव एआई मॉडल्स की क्षमताएं प्राकृतिक भाषा जेनरेशन, 3डी जेनरेशन, और इमेज सिंथेसिस कार्यों में अच्छी तरह से ज्ञात और वास्तविक अनुप्रयोगों में लागू की जाती हैं, जो 3डी जेनरेशन उद्योग को क्रांतिकारी बना देती हैं। इसके बावजूद, आधुनिक गहरे जेनरेटिव एआई फ्रेमवर्क जटिल तारों और प्रकाश टेक्स्चर वाले मेश उत्पन्न करते हैं जो अक्सर पारंपरिक रेंडरिंग पाइपलाइनों जैसे कि पीबीआर के साथ संगत नहीं होते हैं। जैसे कि गहरे जेनरेटिव एआई मॉडल्स, टेक्स्चर सिंथेसिस ने भी तेजी से प्रगति की है, विशेष रूप से 2डी डिफ्यूजन मॉडल्स का उपयोग करके। टेक्स्चर सिंथेसिस मॉडल्स पूर्व-प्रशिक्षित गहराई-से-इमेज डिफ्यूजन मॉडल्स का उपयोग करते हैं ताकि पाठ शर्तों का उपयोग करके उच्च-गुणवत्ता वाले टेक्स्चर उत्पन्न किए जा सकें। हालांकि, इन दृष्टिकोणों को पूर्व-प्रकाशित टेक्स्चर के साथ परेशानी होती है जो अंतिम 3डी पर्यावरण रेंडरिंग को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित कर सकती है और सामान्य कार्य प्रवाह में प्रकाश को बदलने पर प्रकाश त्रुटियों का परिचय दे सकती है, जैसा कि निम्नलिखित छवि में दिखाया गया है।

जैसा कि देखा जा सकता है, मुक्त प्रकाश वाला टेक्स्चर मैप पारंपरिक रेंडरिंग पाइपलाइनों के साथ सिंक में काम करता है और सटीक परिणाम प्रदान करता है, जबकि पूर्व-प्रकाशित टेक्स्चर मैप पुनः प्रकाश व्यवस्था के दौरान अनुचित छाया को शामिल करता है। दूसरी ओर, 3डी डेटा पर प्रशिक्षित टेक्स्चर जेनरेशन फ्रेमवर्क एक वैकल्पिक दृष्टिकोण प्रदान करते हैं जिसमें फ्रेमवर्क एक विशिष्ट 3डी वस्तु की पूरी ज्यामिति को समझकर टेक्स्चर उत्पन्न करता है। हालांकि वे बेहतर परिणाम प्रदान कर सकते हैं, 3डी डेटा पर प्रशिक्षित टेक्स्चर जेनरेशन फ्रेमवर्क सामान्यीकरण क्षमता की कमी का सामना करते हैं जो उनकी क्षमता को 3डी वस्तुओं के लिए सीमित करता है जो उनके प्रशिक्षण डेटा से बाहर हैं।

वर्तमान टेक्स्चर जेनरेशन मॉडल्स को दो महत्वपूर्ण चुनौतियों का सामना करना पड़ता है: छवि मार्गदर्शन या विविध प्रेरकों का उपयोग करके विभिन्न वस्तुओं में सामान्यीकरण की एक व्यापक डिग्री प्राप्त करना, और दूसरी चुनौती पूर्व-प्रशिक्षित परिणामों से जुड़े प्रकाश को समाप्त करना। पूर्व-प्रकाशित टेक्स्चर रेंडरिंग इंजनों के भीतर बनावट वाले वस्तुओं के अंतिम परिणामों के साथ हस्तक्षेप कर सकते हैं, और चूंकि पूर्व-प्रशिक्षित 2डी डिफ्यूजन मॉडल्स केवल दृश्य डोमेन में 2डी परिणाम प्रदान करते हैं, वे 3डी आकारों को पूरी तरह से प्रस्तुत करने में असमर्थ होते हैं जो दृश्य संगतता को बनाए रखने में असमर्थता के कारण टेक्स्चर असंगतता के मुद्दों को जन्म देते हैं।

उपरोक्त चुनौतियों के कारण, पेंट3डी फ्रेमवर्क 3डी वस्तुओं के लिए एक दो-चरण टेक्स्चर डिफ्यूजन मॉडल विकसित करने का प्रयास करता है जो विभिन्न पूर्व-प्रशिक्षित जेनरेटिव मॉडल्स के लिए सामान्यीकरण करता है और दृश्य संगतता को बनाए रखते हुए प्रकाश-मुक्त टेक्स्चर जेनरेशन सीखता है।

पेंट3डी एक दो-चरण खुरदरा-से-फाइन टेक्स्चर जेनरेशन मॉडल है जो पूर्व-प्रशिक्षित जेनरेटिव एआई मॉडल्स की मजबूत प्रेरक मार्गदर्शन और इमेज जेनरेशन क्षमताओं का लाभ उठाने का लक्ष्य रखता है ताकि 3डी वस्तुओं को टेक्स्चर किया जा सके। पहले चरण में, पेंट3डी फ्रेमवर्क पहले एक पूर्व-प्रशिक्षित गहराई-जागरूक 2डी इमेज डिफ्यूजन मॉडल से मल्टी-व्यू इमेज को प्रगतिशील रूप से नमूना लेता है ताकि विविध प्रेरकों से उच्च-गुणवत्ता और समृद्ध टेक्स्चर परिणामों को सामान्यीकृत किया जा सके। फिर मॉडल इन इमेजों को 3डी मेश की सतह पर वापस प्रोजेक्ट करके एक प्रारंभिक टेक्स्चर मैप उत्पन्न करता है। दूसरे चरण में, मॉडल प्रकाश-मुक्त टेक्स्चर को उत्पन्न करने पर केंद्रित होता है जिसमें प्रकाश प्रभावों को हटाने और अपूर्ण क्षेत्रों को सुधारने में विशेषज्ञता वाले डिफ्यूजन मॉडल्स द्वारा नियोजित दृष्टिकोणों को लागू किया जाता है। पूरी प्रक्रिया के दौरान, पेंट3डी फ्रेमवर्क लगातार उच्च-गुणवत्ता वाले 2के टेक्स्चर को सेमैंटिक रूप से उत्पन्न करने में सक्षम होता है और अंतर्निहित प्रकाश प्रभावों को समाप्त करता है।

संक्षेप में, पेंट3डी एक नवीन खुरदरा-से-फाइन जेनरेटिव एआई मॉडल है जो अनटेक्सचर्ड 3डी मेश के लिए विविध, प्रकाश-मुक्त और उच्च-रिज़ॉल्यूशन 2के यूवी टेक्स्चर मैप्स का उत्पादन करने का लक्ष्य रखता है ताकि विभिन्न सशर्त इनपुट्स के साथ 3डी वस्तुओं को टेक्स्चर करने में राज्य-कला प्रदर्शन प्राप्त किया जा सके, जिसमें पाठ और छवियां शामिल हैं, और सिंथेसिस और ग्राफिक्स संपादन कार्यों के लिए महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करता है।

विधि और वास्तुकला

पेंट3डी फ्रेमवर्क प्रगतिशील रूप से टेक्स्चर मैप्स को उत्पन्न और सुधारता है ताकि 3डी मॉडल्स के लिए विविध और उच्च-गुणवत्ता वाले टेक्स्चर मैप्स का उत्पादन किया जा सके, जैसा कि निम्नलिखित छवि में दिखाया गया है।

खुरदरे चरण में, पेंट3डी मॉडल पूर्व-प्रशिक्षित 2डी इमेज डिफ्यूजन मॉडल्स का उपयोग करके मल्टी-व्यू इमेज को नमूना लेता है और फिर इन इमेजों को मेश की सतह पर वापस प्रोजेक्ट करके प्रारंभिक टेक्स्चर मैप्स बनाता है। दूसरे चरण में, पेंट3डी मॉडल यूवी स्पेस में एक डिफ्यूजन प्रक्रिया का उपयोग करके खुरदरे टेक्स्चर मैप्स को सुधारता है, जिससे उच्च-गुणवत्ता वाले टेक्स्चर का उत्पादन होता है जो प्रकाश-मुक्त और संपूर्ण होता है।

चरण 1: प्रगतिशील खुरदरा टेक्स्चर जेनरेशन

प्रगतिशील खुरदरा टेक्स्चर जेनरेशन चरण में, पेंट3डी मॉडल एक पूर्व-प्रशिक्षित गहराई-जागरूक 2डी डिफ्यूजन मॉडल का उपयोग करके 3डी मेश के लिए एक खुरदरा यूवी टेक्स्चर मैप उत्पन्न करता है। विशेष रूप से, मॉडल पहले विभिन्न कैमरा दृश्यों का उपयोग करके गहराई मैप को रेंडर करता है, फिर गहराई शर्तों का उपयोग करके इमेज डिफ्यूजन मॉडल से इमेज को नमूना लेता है, और फिर इन इमेजों को मेश की सतह पर वापस प्रोजेक्ट करता है। फ्रेमवर्क प्रगतिशील रूप से टेक्स्चर मैप को उत्पन्न करने के लिए रेंडरिंग, नमूना, और वापस प्रोजेक्शन दृष्टिकोणों को वैकल्पिक रूप से करता है, जो टेक्स्चर मेश की संगतता को बढ़ाता है।

मॉडल 3डी मेश पर कैमरा दृश्यों को केंद्रित करके दृश्य क्षेत्र के टेक्स्चर को उत्पन्न करना शुरू करता है और पहले दृश्य से 3डी मेश को गहराई मैप में रेंडर करता है। मॉडल फिर एक पाठ शर्त और एक गहराई शर्त के लिए एक टेक्स्चर इमेज को नमूना लेता है और फिर इस इमेज को 3डी मेश पर वापस प्रोजेक्ट करता है। दृश्यों के लिए, पेंट3डी मॉडल एक समान दृष्टिकोण को नियोजित करता है लेकिन एक छोटे से परिवर्तन के साथ, जिसमें एक इमेज पेंटिंग दृष्टिकोण का उपयोग करके टेक्स्चर नमूना लेता है। इसके अलावा, मॉडल पिछले दृश्यों से टेक्स्चर किए गए क्षेत्रों को ध्यान में रखता है, जो रेंडरिंग प्रक्रिया को न केवल एक गहराई इमेज को आउटपुट करने की अनुमति देता है, बल्कि एक आंशिक रूप से रंगीन आरजीबी इमेज को भी आउटपुट करता है जिसमें वर्तमान दृश्य में एक अनरंग मास्क होता है।

मॉडल फिर एक गहराई-जागरूक इमेज इनपेंटिंग मॉडल का उपयोग करके आरजीबी इमेज में अनरंग क्षेत्र को भरने के लिए एक इनपेंटिंग एनकोडर का उपयोग करता है। मॉडल फिर इनपेंट की गई इमेज को 3डी मेश पर वापस प्रोजेक्ट करके वर्तमान दृश्य में टेक्स्चर मैप को उत्पन्न करता है, जो मॉडल को प्रगतिशील रूप से टेक्स्चर मैप को उत्पन्न करने में सक्षम बनाता है और पूरे खुरदरे संरचना मैप पर पहुंचता है। अंत में, मॉडल टेक्स्चर नमूना प्रक्रिया को एक दृश्य या वस्तु के साथ विस्तारित करता है जिसमें कई दृश्य होते हैं। विशेष रूप से, मॉडल पहले दो सममित दृश्यों से दो गहराई मैप को कैप्चर करता है और फिर दो गहराई मैप को मिलाकर एक गहराई ग्रिड बनाता है। मॉडल फिर एकल गहराई इमेज को गहराई ग्रिड से बदल देता है और मल्टी-व्यू गहराई-जागरूक टेक्स्चर नमूना करने के लिए इसका उपयोग करता है।

चरण 2: यूवी स्पेस में टेक्स्चर रिफाइनमेंट

हालांकि खुरदरे टेक्स्चर मैप्स की उपस्थिति तार्किक है, यह कुछ चुनौतियों का सामना करता है, जैसे कि स्व-अवरोधन या प्रकाश छाया के कारण रेंडरिंग प्रक्रिया के दौरान उत्पन्न होने वाले टेक्स्चर छिद्र, जो 2डी इमेज डिफ्यूजन मॉडल्स के उपयोग के कारण होते हैं। पेंट3डी मॉडल खुरदरे टेक्स्चर मैप पर यूवी स्पेस में एक डिफ्यूजन प्रक्रिया को करने का प्रयास करता है ताकि इन मुद्दों को कम किया जा सके और टेक्स्चर मैप की दृश्य अपील को और भी बढ़ाया जा सके। हालांकि, यूवी स्पेस में मुख्यधारा के इमेज डिफ्यूजन मॉडल को टेक्स्चर मैप्स के साथ परिष्कृत करना टेक्स्चर असंगतता को पेश करता है क्योंकि टेक्स्चर मैप यूवी मैपिंग द्वारा 3डी सतह के टेक्स्चर को काटने के कारण एक श्रृंखला में व्यक्तिगत टुकड़ों में विभाजित हो जाता है। इसके परिणामस्वरूप, मॉडल टुकड़ों के बीच 3डी संबंधों को सीखने में असमर्थ होता है, जो टेक्स्चर असंगतता के मुद्दों को जन्म देता है।

मॉडल यूवी स्पेस में टेक्स्चर मैप को परिष्कृत करता है जो टेक्स्चर टुकड़ों की संबंधित जानकारी के मार्गदर्शन में डिफ्यूजन प्रक्रिया को करता है। यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि यूवी स्पेस में, स्थिति मैप 3डी संबंधित जानकारी का प्रतिनिधित्व करता है, जिसमें मॉडल प्रत्येक गैर-पृष्ठभूमि तत्व को 3डी बिंदु समन्वय के रूप में मानता है। डिफ्यूजन प्रक्रिया के दौरान, मॉडल 3डी संबंधित जानकारी को एक व्यक्तिगत स्थिति मैप एनकोडर को जोड़कर फ्यूज करता है जो पूर्व-प्रशिक्षित इमेज डिफ्यूजन मॉडल में शामिल एनकोडर के समान है। नए एनकोडर का डिज़ाइन कंट्रोलनेट फ्रेमवर्क के समान है और इमेज डिफ्यूजन मॉडल में लागू एनकोडर की समान वास्तुकला है। इसके अलावा, टेक्स्चर डिफ्यूजन मॉडल को एक डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है जिसमें टेक्स्चर और स्थिति मैप शामिल होते हैं, और मॉडल शोरयुक्त लेटेंट को पूर्वानुमान लगाने के लिए सीखता है। मॉडल फिर स्थिति एनकोडर को अनुकूलित करता है और प्रशिक्षित डीनोइज़र को अपने इमेज डिफ्यूजन कार्य के लिए जमा देता है।

मॉडल फिर स्थिति कंडीशनल एनकोडर और अन्य एनकोडर्स का उपयोग करके यूवी स्पेस में परिष्करण कार्य करता है। इस संबंध में, मॉडल की दो परिष्करण क्षमताएं हैं: यूवीएचडी या यूवी हाई डेफिनिशन और यूवी इनपेंटिंग। यूवीएचडी विधि टेक्स्चर मैप की दृश्य अपील और सौंदर्य को बढ़ाने के लिए डिज़ाइन की गई है। यूवीएचडी प्राप्त करने के लिए, मॉडल एक इमेज एन्हांस एनकोडर और एक स्थिति एनकोडर का उपयोग करता है जो डिफ्यूजन मॉडल के साथ जुड़ा होता है। मॉडल यूवी इनपेंटिंग विधि का उपयोग यूवी प्लेन में टेक्स्चर छिद्रों को भरने के लिए करता है जो स्व-अवरोधन से उत्पन्न होने वाली समस्याओं से बचने में सक्षम है। परिष्करण चरण में, पेंट3डी मॉडल पहले यूवी इनपेंटिंग करता है और फिर यूवीएचडी करता है ताकि अंतिम परिष्कृत टेक्स्चर मैप का उत्पादन किया जा सके। दो परिष्करण विधियों को एकीकृत करके, पेंट3डी फ्रेमवर्क पूर्ण, विविध, उच्च-रिज़ॉल्यूशन, और प्रकाश-मुक्त यूवी टेक्स्चर मैप्स का उत्पादन करने में सक्षम है।

पेंट3डी: प्रयोग और परिणाम

पेंट3डी मॉडल टेक्स्चर जेनरेशन कार्यों में सहायता के लिए स्टेबल डिफ्यूजन टेक्स्ट2इमेज मॉडल का उपयोग करता है, जबकि यह छवि शर्तों को संभालने के लिए इमेज एनकोडर घटक का उपयोग करता है। इसके अलावा, पेंट3डी फ्रेमवर्क कंडीशनल नियंत्रण जैसे कि छवि इनपेंटिंग, गहराई, और इमेज हाई डेफिनिशन को बढ़ाने के लिए कंट्रोलनेट डोमेन एनकोडर्स का उपयोग करता है। मॉडल पाइटोर्च फ्रेमवर्क पर लागू किया जाता है, और रेंडरिंग और टेक्स्चर प्रोजेक्शन को काओलिन पर लागू किया जाता है।

पाठ से टेक्स्चर तुलना

इसके प्रदर्शन का विश्लेषण करने के लिए, हम पेंट3डी के टेक्स्चर जेनरेशन प्रभाव का मूल्यांकन करते हैं जब यह पाठ प्रेरकों पर सशर्त होता है, और इसे टेक्स्ट2टेक्स, टेक्सचर, और लेटेंटपेंट जैसे राज्य-कला फ्रेमवर्क के साथ तुलना करते हैं। जैसा कि निम्नलिखित छवि में देखा जा सकता है, पेंट3डी फ्रेमवर्क न केवल उच्च-गुणवत्ता वाले टेक्स्चर विवरण को उत्पन्न करने में उत्कृष्ट है, बल्कि यह एक प्रकाश-मुक्त टेक्स्चर मैप को भी उचित रूप से सिंथेसाइज़ करता है।

तुलना में, लेटेंट-पेंट फ्रेमवर्क धुंधले टेक्स्चर को उत्पन्न करने के लिए प्रवण होता है जो उपोत्पादक दृश्य प्रभावों का कारण बनता है। दूसरी ओर, टेक्सचर फ्रेमवर्क स्पष्ट टेक्स्चर को उत्पन्न करता है, लेकिन यह चिकनाई की कमी को प्रदर्शित करता है और स्पष्ट जोड़ और सीमा दिखाता है। अंत में, टेक्स्ट2टेक्स फ्रेमवर्क स्मूथ टेक्स्चर को उत्कृष्ट रूप से उत्पन्न करता है, लेकिन यह बारीक विवरण वाले टेक्स्चर को पुनः उत्पन्न करने में विफल रहता है।

निम्नलिखित छवि पेंट3डी फ्रेमवर्क की तुलना में राज्य-कला फ्रेमवर्क के साथ मात्रात्मक रूप से तुलना करती है।

जैसा कि देखा जा सकता है, पेंट3डी फ्रेमवर्क सभी मौजूदा मॉडल्स को पार करता है, और लगभग 30% की वृद्धि के साथ एफआईडी बेसलाइन में और लगभग 40% की वृद्धि के साथ कीआईडी बेसलाइन में एक महत्वपूर्ण मार्जिन के साथ। एफआईडी और कीआईडी बेसलाइन स्कोर में सुधार पेंट3डी की क्षमता को दर्शाता है कि यह विभिन्न वस्तुओं और श्रेणियों में उच्च-गुणवत्ता वाले टेक्स्चर को उत्पन्न करने में सक्षम है।

छवि से टेक्स्चर तुलना

पेंट3डी की जेनरेटिव क्षमताओं को दृश्य प्रेरकों का उपयोग करके उत्पन्न करने के लिए, हम टेक्सचर फ्रेमवर्क को बेसलाइन के रूप में उपयोग करते हैं। जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है, पेंट3डी मॉडल स्टेबल डिफ्यूजन टेक्स्ट2इमेज मॉडल से इमेज एनकोडर का उपयोग करता है। जैसा कि निम्नलिखित छवि में देखा जा सकता है, पेंट3डी फ्रेमवर्क उत्कृष्ट रूप से टेक्स्चर को सिंथेसाइज़ करता है और अभी भी छवि शर्त के प्रति उच्च वफादारी बनाए रखने में सक्षम है।

दूसरी ओर, टेक्सचर फ्रेमवर्क पेंट3डी के समान एक टेक्स्चर को उत्पन्न करने में सक्षम है, लेकिन यह छवि शर्त में टेक्स्चर विवरण को सटीक रूप से प्रस्तुत करने में विफल रहता है। इसके अलावा, जैसा कि निम्नलिखित छवि में दिखाया गया है, पेंट3डी फ्रेमवर्क टेक्सचर फ्रेमवर्क की तुलना में बेहतर एफआईडी और कीआईडी बेसलाइन स्कोर प्रदान करता है, जिसमें पूर्व में 40.83 से 26.86 तक और बाद में 9.76 से 4.94 तक की गिरावट देखी जाती है।

अंतिम विचार

इस लेख में, हमने पेंट3डी के बारे में चर्चा की है, जो एक खुरदरा-से-फाइन फ्रेमवर्क है जो दृश्य या पाठ इनपुट पर सशर्त अनटेक्सचर्ड 3डी मेश के लिए विविध, प्रकाश-मुक्त और उच्च-रिज़ॉल्यूशन 2के यूवी टेक्स्चर मैप्स का उत्पादन करने में सक्षम है। पेंट3डी फ्रेमवर्क का मुख्य आकर्षण यह है कि यह प्रकाश-मुक्त उच्च-रिज़ॉल्यूशन 2के यूवी टेक्स्चर का उत्पादन करने में सक्षम है जो छवि या पाठ इनपुट पर सशर्त नहीं है। इसके खुरदरे-से-फाइन दृष्टिकोण के कारण, पेंट3डी फ्रेमवर्क प्रकाश-मुक्त, विविध, और उच्च-रिज़ॉल्यूशन टेक्स्चर मैप्स का उत्पादन करता है, और वर्तमान राज्य-कला फ्रेमवर्क की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदान करता है।