3D 视觉

Latent Riemannian Flow Matching for Geometry-Grounded 3D Foundation Models

用于几何基础3D基础模型的潜在黎曼流匹配

Lisa Weijler, Irene Ballester, Guofeng Mei, Tolga Birdal, Pedro Hermosilla

机构 * TU Wien（维也纳工业大学） ； Fondazione Bruno Kessler（布鲁诺·凯斯勒基金会） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） 纠错

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

AI总结 研究如何弥合几何基础模型与3D场景生成模型的范式差异，通过在VGGT潜在空间进行黎曼流匹配，利用其3D先验，不依赖明确下游表示，在多个数据集上取得良好性能，确立该方法为3D生成的可行范式。