3D 视觉

GraphicsDreamer: Image to 3D Generation with Physical Consistency

Pei Chen, Fudong Wang, Yixuan Tong, Jingdong Chen, Ming Yang, Minghui Yang

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

DreamTime: An Improved Optimization Strategy for Diffusion-Guided 3D Generation

Yukun Huang, Jianan Wang, Yukai Shi, Boshi Tang, Xianbiao Qi, Lei Zhang

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

Comments ICLR 2024

CAD: Photorealistic 3D Generation via Adversarial Distillation

Ziyu Wan, Despoina Paschalidou, Ian Huang, Hongyu Liu, Bokui Shen, Xiaoyu Xiang, Jing Liao, Leonidas Guibas

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

Comments Project page: http://raywzy.com/CAD/

Sherpa3D: Boosting High-Fidelity Text-to-3D Generation via Coarse 3D Prior

Fangfu Liu, Diankun Wu, Yi Wei, Yongming Rao, Yueqi Duan

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

Comments Project page: https://liuff19.github.io/Sherpa3D/

3D generation on ImageNet

Ivan Skorokhodov, Aliaksandr Siarohin, Yinghao Xu, Jian Ren, Hsin-Ying Lee, Peter Wonka, Sergey Tulyakov

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

Comments ICLR 2023 (Oral)

Journal ref ICLR 2023

Stream3D: Sequential Multi-View 3D Generation via Evidential Memory

Stream3D: 基于证据记忆的序列多视角3D生成

Kaichen Zhou, Zeyang Bai, Xinhai Chang, Mengyu Wang, Paul Liang, Fangneng Zhan

机构 * World Mind Lab, HKUST（世界心智实验室，香港科技大学） ； Media Lab and EECS, MIT（媒体实验室和电子工程与计算机科学系，麻省理工学院） ； Kempner Institute, Harvard University（凯普纳研究所，哈佛大学） 纠错

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

AI总结 提出Stream3D，一种无需训练的流式机制，通过维护紧凑的证据记忆缓存关键历史帧，将冻结的视角条件3D生成器转换为流式生成器，解决单目视频流中3D生成的时间不一致问题。

Comments Multi-view 3D Generation, Streaming 3D Generation

Pano2World: End-to-End 3D Generation via Unified Multi-View Sequences

Pano2World: 通过统一多视图序列进行端到端三维生成

Zhenjia Li, Jinrang Jia, Yifeng Shi

机构 * Ke Holdings Inc.（贝壳找房） 纠错

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

AI总结 提出Pano2World方法，利用全景扩散模型和视图感知注意力路由，从单张室内全景图直接生成可探索的三维高斯场景，解决多步管道误差累积和视频模型灵活性不足的问题。

Comments 10 pages, 3 figures, 3 tables. Preprint

DVD: Discrete Voxel Diffusion for 3D Generation and Editing

DVD: 用于3D生成和编辑的离散体素扩散

Zhengrui Xiang, Jiaqi Wu, Fupeng Sun, Heliang Zheng, Yingzhen Li

机构 * Imperial College London（伦敦帝国学院） ； Math Magic ； Hitem3D 纠错

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

AI总结 提出离散体素扩散框架（DVD），通过将体素占用视为离散变量，实现稀疏体素的生成、不确定性估计和编辑，避免连续到离散的阈值处理，并提供可解释的生成动态。

GAP3D: Generative Alignment of VLM Latents to Patch-Level Embeddings for 3D Generation

GAP3D: 将VLM潜在表示与补丁级嵌入进行生成式对齐以实现3D生成

Polytimi Anna Gkotsi, Andrii Zadaianchuk, Mohammad Mahdi Derakhshani

机构 * Polytimi Anna Gkotsi ； Andrii Zadaianchuk ； Mohammad Mahdi Derakhshani 纠错

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

AI总结 提出GAP3D，一种基于扩散的模块化方法，将VLM生成的潜在表示直接对齐到预训练图像编码器的完整补丁级特征空间，使冻结的下游生成模型能够利用VLM作为提示编码器，同时保持空间结构化的条件信号，在3D资产生成中无需大规模3D数据训练，并展现出多模态提示的零样本能力。

MetaEarth3D: Unlocking World-scale 3D Generation with Spatially Scalable Generative Modeling

MetaEarth3D: 解锁世界尺度的3D生成与空间可扩展生成模型

Jinqi Cao, Zhiping Yu, Baihong Lin, Chenyang Liu, Zhenwei Shi, Zhengxia Zou

机构 * School of Astronautics, Beihang University（北航航天学院） 纠错

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

AI总结 MetaEarth3D通过空间可扩展生成模型实现世界尺度3D生成，解决传统生成模型在空间尺度上的局限，提升地球观测与模拟的超大空间智能能力。

Comments Project Page: https://jinqicao.github.io/metaearth3d/

Art3D: Training-Free 3D Generation from Flat-Colored Illustration

Art3D: 无需训练的从平面着色插图生成3D

Xiaoyan Cong, Jiayi Shen, Zekun Li, Rao Fu, Tao Lu, Srinath Sridhar

机构 * Brown University（布朗大学） 纠错

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

AI总结 Art3D通过结合预训练2D图像生成模型和基于VLM的现实感评估，将平面着色插图提升为3D，解决了传统方法在处理无3D illusion的参考图像时的局限性，展示了其在多种绘画风格中的适应性。

Comments Technical Report. Project Page: https://joy-jy11.github.io/

M3DLayout: A Multi-Source Dataset of 3D Indoor Layouts and Structured Descriptions for 3D Generation

M3DLayout：一个多源的3D室内布局及结构描述数据集用于3D生成

Yiheng Zhang, Zhuojiang Cai, Mingdao Wang, Meitong Guo, Tianxiao Li, Li Lin, Yuwang Wang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Migu Beijing Research Institute（咪咕北京研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出M3DLayout数据集，包含21367个布局和433k个物体实例，整合真实扫描、专业CAD设计和程序生成场景，为3D生成模型提供多样化的空间和语义学习基础。

Comments CVPR 2026; Project Page: https://graphic-kiliani.github.io/M3DLayout/

DragMesh: Interactive 3D Generation Made Easy

DragMesh: 交互式3D生成变得容易

Tianshan Zhang, Zeyu Zhang, Hao Tang

机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院） 纠错

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

AI总结 DragMesh通过解耦运动学推理和运动生成，实现实时交互式3D生成，无需重新训练即可在新对象上生成合理运动。

AnchorDS: Anchoring Dynamic Sources for Semantically Consistent Text-to-3D Generation

Jiayin Zhu, Linlin Yang, Yicong Li, Angela Yao

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

Comments Accepted by AAAI 2026. Project page: https://jyzhu.top/AnchorDS_Webpage/

Sparse-Up: Learnable Sparse Upsampling for 3D Generation with High-Fidelity Textures

Lu Xiao, Jiale Zhang, Yang Liu, Taicheng Huang, Xin Tian

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

Hi3DEval: Advancing 3D Generation Evaluation with Hierarchical Validity

Yuhan Zhang, Long Zhuo, Ziyang Chu, Tong Wu, Zhibing Li, Liang Pan, Dahua Lin, Ziwei Liu

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Tsinghua University（清华大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； S-Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学S实验室） 纠错

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

Comments Page: https://zyh482.github.io/Hi3DEval/

OmniPart: Part-Aware 3D Generation with Semantic Decoupling and Structural Cohesion

Yunhan Yang, Yufan Zhou, Yuan-Chen Guo, Zi-Xin Zou, Yukun Huang, Ying-Tian Liu, Hao Xu, Ding Liang, Yan-Pei Cao, Xihui Liu

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

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

ShapeLLM-Omni: A Native Multimodal LLM for 3D Generation and Understanding

Junliang Ye, Zhengyi Wang, Ruowen Zhao, Shenghao Xie, Jun Zhu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； ShengShu（盛舒） 纠错

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

Comments Project page: https://github.com/JAMESYJL/ShapeLLM-Omni

Apply Hierarchical-Chain-of-Generation to Complex Attributes Text-to-3D Generation

Yiming Qin, Zhu Xu, Yang Liu

机构 * Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University（北京大学计算机技术研究院） 纠错

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

Comments Project page here: https://hierarchical-chain-of-generation.github.io/

Transfer Your Perspective: Controllable 3D Generation from Any Viewpoint in a Driving Scene

Tai-Yu Pan, Sooyoung Jeon, Mengdi Fan, Jinsu Yoo, Zhenyang Feng, Mark Campbell, Kilian Q. Weinberger, Bharath Hariharan, Wei-Lun Chao

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

Comments Accepted to CVPR 2025

Magic-Boost: Boost 3D Generation with Multi-View Conditioned Diffusion

Fan Yang, Jianfeng Zhang, Yichun Shi, Bowen Chen, Chenxu Zhang, Huichao Zhang, Xiaofeng Yang, Xiu Li, Jiashi Feng, Guosheng Lin

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

DreamLCM: Towards High-Quality Text-to-3D Generation via Latent Consistency Model

Yiming Zhong, Xiaolin Zhang, Yao Zhao, Yunchao Wei

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

Comments 15 pages, 9 figures, ACM MM 2024

DreamCraft3D++: Efficient Hierarchical 3D Generation with Multi-Plane Reconstruction Model

Jingxiang Sun, Cheng Peng, Ruizhi Shao, Yuan-Chen Guo, Xiaochen Zhao, Yangguang Li, Yanpei Cao, Bo Zhang, Yebin Liu

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

Comments Project Page: https://dreamcraft3dplus.github.io/

GALA: Geometry-Aware Local Adaptive Grids for Detailed 3D Generation

Dingdong Yang, Yizhi Wang, Konrad Schindler, Ali Mahdavi Amiri, Hao Zhang

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

X-Dreamer: Creating High-quality 3D Content by Bridging the Domain Gap Between Text-to-2D and Text-to-3D Generation

Yiwei Ma, Yijun Fan, Jiayi Ji, Haowei Wang, Xiaoshuai Sun, Guannan Jiang, Annan Shu, Rongrong Ji

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

Comments ToMM24

Diffusion Time-step Curriculum for One Image to 3D Generation

Xuanyu Yi, Zike Wu, Qingshan Xu, Pan Zhou, Joo-Hwee Lim, Hanwang Zhang

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

Comments Accepted to CVPR 2024

PI3D: Efficient Text-to-3D Generation with Pseudo-Image Diffusion

Ying-Tian Liu, Yuan-Chen Guo, Guan Luo, Heyi Sun, Wei Yin, Song-Hai Zhang

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

Comments Accepted by CVPR 2024

DiffusionGAN3D: Boosting Text-guided 3D Generation and Domain Adaptation by Combining 3D GANs and Diffusion Priors

Biwen Lei, Kai Yu, Mengyang Feng, Miaomiao Cui, Xuansong Xie

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

Comments Accepted by CVPR2024

Sketch3D: Style-Consistent Guidance for Sketch-to-3D Generation

Wangguandong Zheng, Haifeng Xia, Rui Chen, Ming Shao, Siyu Xia, Zhengming Ding

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

DreamReward: Text-to-3D Generation with Human Preference

Junliang Ye, Fangfu Liu, Qixiu Li, Zhengyi Wang, Yikai Wang, Xinzhou Wang, Yueqi Duan, Jun Zhu

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

Comments Project page: https://jamesyjl.github.io/DreamReward