3D 视觉

PartRAG: Retrieval-Augmented Part-Level 3D Generation and Editing

PartRAG：基于检索的分层3D生成与编辑

Peize Li, Zeyu Zhang, Hao Tang

机构 * King’s College London（伦敦国王学院） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 PartRAG通过整合外部部分数据库和扩散变换器，实现基于检索的分层3D生成与编辑，提升多视角一致性和局部编辑能力。

VAR-3D: View-aware Auto-Regressive Model for Text-to-3D Generation via a 3D Tokenizer

VAR-3D: 基于视图感知的自回归模型用于文本到3D生成 via 3D标记器

Zongcheng Han, Dongyan Cao, Haoran Sun, Yu Hong

机构 * School of Computer Science and Technology（计算机科学与技术学院） ； Soochow University（苏州大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

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

AI总结 VAR-3D通过视图感知的3D标记器和渲染监督训练策略，提升文本到3D生成的质量和对齐性能。

BoostDream: Efficient Refining for High-Quality Text-to-3D Generation from Multi-View Diffusion

BoostDream: 高效细化用于多视角扩散模型生成高质量文本到3D生成

Yonghao Yu, Shunan Zhu, Huai Qin, Haorui Li

机构 * Waseda University（早稻田大学） ； Southeast University（东南大学） 纠错

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

AI总结 BoostDream通过高效细化方法，结合多视角SDS损失和法线图指导，实现快速生成高质量的3D资产，提升生成效率和质量。

Native and Compact Structured Latents for 3D Generation

原生且紧凑的结构化潜在变量用于3D生成

Jianfeng Xiang, Xiaoxue Chen, Sicheng Xu, Ruicheng Wang, Zelong Lv, Yu Deng, Hongyuan Zhu, Yue Dong, Hao Zhao, Nicholas Jing Yuan, Jiaolong Yang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； USTC（University of Science and Technology of China） ； Microsoft AI（微软人工智能） 纠错

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

AI总结 本文提出O-体素和稀疏压缩变分自编码器，通过高效生成高质量3D资产，推动3D生成建模的发展。

Comments Project Page: https://microsoft.github.io/TRELLIS.2/

Are We Ready for RL in Text-to-3D Generation? A Progressive Investigation

我们是否准备好在文本到3D生成中使用强化学习？一项渐进性的调查

Yiwen Tang, Zoey Guo, Kaixin Zhu, Ray Zhang, Qizhi Chen, Dongzhi Jiang, Junli Liu, Bohan Zeng, Haoming Song, Delin Qu, Tianyi Bai, Dan Xu, Wentao Zhang, Bin Zhao

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

AI总结 本文首次系统研究了强化学习在文本到3D生成中的应用，提出Hi-GRPO范式和AR3D-R1模型，探讨奖励设计、算法优化及3D生成基准。

Comments Code is released at https://github.com/Ivan-Tang-3D/3DGen-R1

MoCA: Mixture-of-Components Attention for Scalable Compositional 3D Generation

MoCA：基于组件的注意力机制用于可扩展的组合3D生成

Zhiqi Li, Wenhuan Li, Tengfei Wang, Zhenwei Wang, Junta Wu, Haoyuan Wang, Yunhan Yang, Zehuan Huang, Yang Li, Peidong Liu, Chunchao Guo

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Westlake University（西湖大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯文恩） 纠错

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

AI总结 MoCA通过重要性路由和组件压缩技术，实现高效可扩展的组合性3D生成，优于现有基线方法。

GT23D-Bench: A Comprehensive General Text-to-3D Generation Benchmark

GT23D-Bench：一个全面的通用文本到3D生成基准

Xiao Cai, Sitong Su, Jingkuan Song, Pengpeng Zeng, Ji Zhang, Qinhong Du, Mengqi Li, Heng Tao Shen, Lianli Gao

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Tongji University（同济大学） ； Southwest Jiaotong University（西南交通大学） 纠错

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

AI总结 GT23D-Bench通过构建高质量数据集和全面评估体系，解决通用文本到3D生成中的数据与评估难题，推动研究进展。

Cue3D: Quantifying the Role of Image Cues in Single-Image 3D Generation

Cue3D: 量化图像提示在单图像3D生成中的作用

Xiang Li, Zirui Wang, Zixuan Huang, James M. Rehg

机构 * University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 Cue3D通过量化图像提示在单图像3D生成中的作用，揭示了形状意义和几何提示的重要性，为开发更稳健的3D生成模型提供指导。

Comments NeurIPS 2025 Highlight; Project page:https://ryanxli.github.io/cue3d/index.html

Gen-3Diffusion: Realistic Image-to-3D Generation via 2D & 3D Diffusion Synergy

Gen-3Diffusion：通过2D与3D扩散协同实现逼真图像到3D生成

Yuxuan Xue, Xianghui Xie, Riccardo Marin, Gerard Pons-Moll

机构 * University of Tübingen（图宾根大学） ； Tübingen AI Center（图宾根人工智能中心） ； Max Planck Institute for Informatics, Saarland Informatics Campus（马克斯·普朗克信息研究所，萨尔兰州信息校园） 纠错

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

AI总结 Gen-3Diffusion通过2D与3D扩散模型协同生成逼真3D物体和化身，提升多视图一致性和泛化能力。

Comments Accepted to Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence (T-PAMI). Project Page: https://yuxuan-xue.com/gen-3diffusion. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2406.08475

LSS3D: Learnable Spatial Shifting for Consistent and High-Quality 3D Generation from Single-Image

Zhuojiang Cai, Yiheng Zhang, Meitong Guo, Mingdao Wang, Yuwang Wang

机构 * Tsinghua University, Beijing, China（清华大学） ； Beihang University, Beijing, China（北航） ； National University of Singapore, Singapore（国立新加坡大学） 纠错

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

Walking the Schrödinger Bridge: A Direct Trajectory for Text-to-3D Generation

Ziying Li, Xuequan Lu, Xinkui Zhao, Guanjie Cheng, Shuiguang Deng, Jianwei Yin

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； University of Western Australia（西澳大学） 纠错

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

Comments NeurIPS 2025; https://github.com/emmaleee789/TraCe.git

From One to More: Contextual Part Latents for 3D Generation

Shaocong Dong, Lihe Ding, Xiao Chen, Yaokun Li, Yuxin Wang, Yucheng Wang, Qi Wang, Jaehyeok Kim, Chenjian Gao, Zhanpeng Huang, Zibin Wang, Tianfan Xue, Dan Xu

机构 * HKUST（香港科技大学） ； CUHK（香港中文大学） ； SenseTime Research（商汤科技研究院） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

Comments Project page: https://copart3d.github.io/

MMPart: Harnessing Multi-Modal Large Language Models for Part-Aware 3D Generation

Omid Bonakdar, Nasser Mozayani

机构 * School of Computer engineering, Iran university of Science and Technology（计算机工程学院，伊朗科学技术大学） 纠错

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

Few-step Flow for 3D Generation via Marginal-Data Transport Distillation

Zanwei Zhou, Taoran Yi, Jiemin Fang, Chen Yang, Lingxi Xie, Xinggang Wang, Wei Shen, Qi Tian

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Huawei Inc.（华为公司） 纠错

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

Comments Project page: https://github.com/Zanue/MDT-dist

Droplet3D: Commonsense Priors from Videos Facilitate 3D Generation

Xiaochuan Li, Guoguang Du, Runze Zhang, Liang Jin, Qi Jia, Lihua Lu, Zhenhua Guo, Yaqian Zhao, Haiyang Liu, Tianqi Wang, Changsheng Li, Xiaoli Gong, Rengang Li, Baoyu Fan

机构 * IEIT System Co., Ltd.（IEIT系统有限公司） ； Nankai University（南开大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

Text-to-3D Generation using Jensen-Shannon Score Distillation

Khoi Do, Binh-Son Hua

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

Improving Viewpoint Consistency in 3D Generation via Structure Feature and CLIP Guidance

Qing Zhang, Jinguang Tong, Jing Zhang, Jie Hong, Xuesong Li

机构 * The Australian National University（澳大利亚国立大学） ； CSIRO ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

CoherenDream: Boosting Holistic Text Coherence in 3D Generation via Multimodal Large Language Models Feedback

Chenhan Jiang, Yihan Zeng, Dit-Yan Yeung

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

Cyc3D: Fine-grained Controllable 3D Generation via Cycle Consistency Regularization

Hongbin Xu, Chaohui Yu, Feng Xiao, Jiazheng Xing, Hai Ci, Weitao Chen, Fan Wang, Ming Li

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

Comments Preprint version. Update with new experimental results

Ultra3D: Efficient and High-Fidelity 3D Generation with Part Attention

Yiwen Chen, Zhihao Li, Yikai Wang, Hu Zhang, Qin Li, Chi Zhang, Guosheng Lin

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Math Magic ； Tsinghua University（清华大学） ； School of Artificial Intelligence, Beijing Normal University（北京师范大学人工智能学院） ； Westlake University（西湖大学） 纠错

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

Comments Project Page: https://buaacyw.github.io/ultra3d/

Benchmarking and Learning Multi-Dimensional Quality Evaluator for Text-to-3D Generation

Yujie Zhang, Bingyang Cui, Qi Yang, Zhu Li, Yiling Xu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Missouri-Kansas City（密苏里大学-堪萨斯城分校） 纠错

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

Advancing Text-to-3D Generation with Linearized Lookahead Variational Score Distillation

Yu Lei, Bingde Liu, Qingsong Xie, Haonan Lu, Zhijie Deng

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； OPPO AI Center（OPPO人工智能中心） 纠错

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

Comments Accepted by ICCV 2025

SeaLion: Semantic Part-Aware Latent Point Diffusion Models for 3D Generation

Dekai Zhu, Yan Di, Stefan Gavranovic, Slobodan Ilic

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Siemens AG（西门子股份公司） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） 纠错

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

Comments Accepted by CVPR 2025

HOTS3D: Hyper-Spherical Optimal Transport for Semantic Alignment of Text-to-3D Generation

Zezeng Li, Weimin Wang, Yuming Zhao, Wenhai Li, Na Lei, Xianfeng Gu

机构 * School of Software, Dalian University of Technology（大连理工大学软件学院） ； Department of Computer Science and Applied Mathematics, State University of New York at Stony Brook（石溪大学计算机科学与应用数学系） 纠错

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

Comments accepted by tvcg

Dive3D: Diverse Distillation-based Text-to-3D Generation via Score Implicit Matching

Weimin Bai, Yubo Li, Wenzheng Chen, Weijian Luo, He Sun

机构 * Peking University（北京大学） ； Xiaohongshu Inc（小红书公司） 纠错

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

NOVA3D: Normal Aligned Video Diffusion Model for Single Image to 3D Generation

Yuxiao Yang, Peihao Li, Yuhong Zhang, Junzhe Lu, Xianglong He, Minghan Qin, Weitao Wang, Haoqian Wang

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

Comments 8 pages, 7 figures, accepted by ICME 2025

Structured 3D Latents for Scalable and Versatile 3D Generation

Jianfeng Xiang, Zelong Lv, Sicheng Xu, Yu Deng, Ruicheng Wang, Bowen Zhang, Dong Chen, Xin Tong, Jiaolong Yang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； USTC（中国科学技术大学） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

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

Comments Project Page: https://github.com/Microsoft/TRELLIS

Harnessing the Power of Training-Free Techniques in Text-to-2D Generation for Text-to-3D Generation via Score Distillation Sampling

Junhong Lee, Seungwook Kim, Minsu Cho

机构 * Pohang University of Science and Technology (POSTECH)（坡山科学技术大学） 纠错

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

Direct3D-S2: Gigascale 3D Generation Made Easy with Spatial Sparse Attention

Shuang Wu, Youtian Lin, Feihu Zhang, Yifei Zeng, Yikang Yang, Yajie Bao, Jiachen Qian, Siyu Zhu, Xun Cao, Philip Torr, Yao Yao

机构 * Nanjing University（南京大学） ； DreamTech ； Fudan University（复旦大学） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

Comments Project page: https://www.neural4d.com/research/direct3d-s2

SeMv-3D: Towards Concurrency of Semantic and Multi-view Consistency in General Text-to-3D Generation

Xiao Cai, Pengpeng Zeng, Lianli Gao, Sitong Su, Heng Tao Shen, Jingkuan Song

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Tongji University（同济大学） 纠错

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