3D 视觉

Know3D: Prompting 3D Generation with Knowledge from Vision-Language Models

Know3D: 通过视觉-语言模型的知识提示3D生成

Wenyue Chen, Wenjue Chen, Peng Li, Qinghe Wang, Xu Jia, Heliang Zheng, Rongfei Jia, Yuan Liu, Ronggang Wang

机构 * Peking University（北京大学） ； Math Magic（数学魔术） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Guangdong Provincial Key Laboratory of Ultra High Definition Immersive Media Technology（广东省超高清沉浸媒体技术重点实验室） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Know3D框架，利用多模态大语言模型的知识提升3D生成的可控性，通过潜在状态注入实现语言可控的后视图生成，改进3D生成的几何细节与一致性。

Comments ECCV2026 page: this https URL (https://xishuxishu.github.io/Know3D.github.io/)

ManiCM: Real-time 3D Diffusion Policy via Consistency Model for Robotic Manipulation

ManiCM：用于机器人操作的基于一致性模型的实时3D扩散策略

Zifeng Gao, Guanxing Lu, Tianxing Chen, Wenxun Dai, Ziwei Wang, Chao Shang, Wenbo Ding, Yansong Tang

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院，清华大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 3D生成 ：point cloud(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 该研究提出ManiCM模型，通过一致性约束实现一步推理，在31项机器人操作任务上，推理速度较最优方法提升10倍且保持竞争力。

Comments this https URL (https://manicm-fast.github.io/)