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PBR材质生成
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StableMaterials：通过半监督学习增强材质生成的多样性
StableMaterials: Enhancing Diversity in Material Generation via Semi-Supervised Learning
把 SDXL 的对抗式蒸馏用于潜扩散模型，可在无标注条件下扩展生成分布，这一思路可迁移到其他数据稀缺的生成任务（如特定风格纹理、领域受限图像）；其四步潜一致性蒸馏加去伪影的 tileable 采样技巧，对需要快速、无缝生成的视觉应用有直接参考价值。
MatPedia：面向高保真材质合成的通用生成式基础模型
MatPedia: A Universal Generative Foundation for High-Fidelity Material Synthesis
把 RGB 外观与四张 PBR 贴图拼成 5 通道序列、直接复用视频扩散骨干来建模跨通道相关性，这一「多通道序列化 + 视频先验迁移」的做法可迁移到任何需要同时生成多张相关图像的任务（如 albedo/normal/depth 联合预测、多光照分解）。
MatE：基于几何先验的单图像材质提取
MatE: Material Extraction from Single-Image via Geometric Prior
用估计深度图作为几何先验做粗矫正，再用双分支扩散模型把单张图转成可平铺的PBR材质贴图集（albedo/normal/roughness/height），其旋转与尺度对齐训练数据带来的等变性思路可迁移到其他需要消除透视与光照干扰的逆渲染任务。