3D 视觉

DiffGI: Differentiable Geometry Images for High-Fidelity Thin-Shell 3D Generation

DiffGI：用于高保真薄壳3D生成的可微几何图像

Eungjune Shim, Hansol Lee, Eunjung Ju

机构 * CLO Virtual Fashion Inc.（CLO虚拟时尚公司） 纠错

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

AI总结 DiffGI针对现有3D生成模型问题，提出端到端3D到2D映射框架，用连续函数取代二进制图，引入可微算法，训练相关模型，在薄壳3D生成中实现高保真、高精度，减少计算资源需求。

Comments Accepted to ECCV 2026

Hallo4D: Multi-Modal Hallucination Mitigation for Consistent Spatio-Temporal Generation

Hallo4D：用于一致时空生成的多模态幻觉缓解

Hongbo Wang, Huaibo Huang, Jie Cao, Jin Liu, Haoyang Tong, Ran He

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Science（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Shanghaitech University（上海科技大学） 纠错

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

AI总结 研究针对3D和4D内容生成中的时空幻觉问题，提出Hallo4D框架，利用多模态语言模型，通过生成-检测-校正范式及多种技术提升一致性，实验证明其在多样生成设置下优于基线，提供了可扩展通用的一致性感知内容生成方案。

AvAtar: Learning to Align via Active Optimal Transport

AvAtar: 通过主动最优输运学习对齐

Qi Yu, Ruizhong Qiu, Zhichen Zeng, My T. Thai, Huan Liu, Hanghang Tong

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Florida（佛罗里达大学） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） 纠错

专题命中 3D生成 ：point cloud(abstract)

AI总结 提出AvAtar框架，利用主动学习策略通过熵正则化最优输运的梯度影响量化候选点信息量，并采用伴随状态法高效求解，以提升对齐性能。

Comments Published as a conference paper at ICML 2026