3D 视觉

Inclusive Interactive Collisions for Multi-View Consistent Compositional 3D Generation

包容性交互碰撞：多视图一致组合式3D生成

Chang Liu, Mingwen Shao, Xiang Lv, Xinyuan Chen, Lingzhuang Meng, Qiao Zhang, Zhengyi Gong, Jinghao Hu

机构 * School of Computer Science and Technology, China University of Petroleum (East China)（中国石油大学（华东）计算机科学与技术学院） ； Artificial Intelligence Research Institute, Shenzhen University of Advanced Technology（深圳理工大学人工智能研究院） ； College of Computer Science, Northwest University（西北大学计算机科学学院） 纠错

专题命中 3D生成 ：3D generation(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出I2C-3D方法，通过包容性交互碰撞策略和多视图自适应分数蒸馏采样，实现多视图一致、物理合理的组合式3D场景生成。

GENA3D: Generative Amodal 3D Modeling by Bridging 2D Priors and 3D Coherence

GENA3D：通过桥接2D先验和3D一致性的生成式非完整3D建模

Junwei Zhou, Yu-Wing Tai

机构 * Dartmouth College（达特茅斯学院） 纠错

专题命中 3D生成 ：3D generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出GENA3D框架，结合2D生成先验与3D几何推理，在部分遮挡下生成完整且几何一致的3D物体，优于现有方法。

Comments Paper accepted by ECCV 2026. Project page: https://colezwhy.github.io/gena3d/