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视觉与机器人

3D 视觉

三维重建、NeRF、Gaussian Splatting、点云和空间智能。

2026-07-02 至 2026-07-02 共收录 2 信号源:cs.CV, cs.GR, cs.RO

1. 3D生成 2 篇

2603.16085 2026-07-02 cs.CV cs.AI 版本更新 79%

Interact3D: Compositional 3D Generation of Interactive Objects

Interact3D: 交互式物体的组合3D生成

Hui Shan, Keyang Luo, Ming Li, Sizhe Zheng, Yanwei Fu, Zhen Chen, Xiangru Huang

机构 * Zhejiang University(浙江大学) Shanghai Innovation Institute(上海创新研究院) Westlake University(西湖大学) Adobe Fudan University(复旦大学)

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

AI总结 提出Interact3D框架,通过统一3D引导场景、两阶段组合流水线(全局到局部几何对齐和基于SDF的优化)以及闭环智能体修正策略,从单张图像生成物理合理的交互式3D组合物体,解决遮挡和空间关系保持问题。

Comments Accepted to ECCV 2026

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2607.01222 2026-07-02 cs.CV 新提交 57%

Ink3D: Sculpting 3D Assets with Extremely Complex Textures via Video Generative Models

Ink3D: 通过视频生成模型雕刻具有极其复杂纹理的3D资产

Yue Han, Chong Li, Zhening Liu, Cong Huang, Fang Deng, Yong Liu, Fangyun Wei, Yan Lu

机构 * ZGCA & ZGCI(ZGCA 和 ZGCI) Microsoft Research(微软研究院) Zhejiang University(浙江大学) HKUST(香港科技大学)

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

AI总结 提出Ink3D框架,利用大规模视频生成模型合成复杂纹理,通过OrbitPainter生成密集轨道扫描视频,并用TextureOptimizer进行神经烘焙以生成一致纹理。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project page: https://yuehan99.github.io/Ink3D-TextureGen/

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