TextureMatcher：纹理插值首先要决定谁与谁混合

把裂纹与毛发按外观匹配，能否优于同位置特征叠加？

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   1 · 从局部高斯得到稠密texton场

   图1a使用冻结CNT编码器，将局部高斯基元splat成256×256×384外观向量场。保留源图布局与条件，不移动高斯位置来假装纹理语义对齐；预训练表示仍是必要依赖。

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   2 · 在外观空间求软配对

   均匀抽取4096个特征，以平方外观距离构造代价，不加入xy位置。平衡Sinkhorn传输采用ε=0.05、100次迭代；每个源向量对应目标特征的加权均值，未采样位置通过近邻延拓。

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   3 · 复用一张配对图生成整条路径

   按z(t)=(1−t)x+tT(x)移动特征，每个t只需一次冻结解码器前向。图1d对比显示同位置混合的叠影与外观匹配差别，但源条件保留不等于像素级结构保证。

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   4 · 显式承认软投影的信息损失

   传输后用条件均值压成单个伙伴会收缩协方差；默认设置保留约38%目标方差，ε减至0.005可到88%。这不是解码后严格Wasserstein测地线，交换起终点会改变路径，t=1也未必得到目标。

已阅读正文及附录A–F，核对实验条件与原图；未独立复现。

已核实作者仓库的实现代码、实验目录及MIT LICENSE。缓存特征等复现材料部分公开，README注明部分API输出待正式发表后释放；旧探索性汇总不保证完整原始追踪。CNT、TextureMixer等依赖各自许可，论文CC BY 4.0不能替代它们。

LICENSE论文原图 CC BY 4.0；代码与依赖另行核对