3D 视觉

View-Adaptive Renderer for View-Consistent 2D-to-3D Generation

适用于视图一致的2D到3D生成的视图自适应渲染器

U-Chae Jun, Jaeeun Ko, Jiwoo Kang

专题命中 3D生成 ：3D generation(title,abstract)；NeRF(abstract,abstract_cn)；3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV、cs.GR

AI总结 针对单目2D转3D生成的视图不一致与计算负担问题，提出视图自适应神经渲染框架，结合自注意力融合模块，在无扩散SDS监督下实现高效高保真3D重建，性能接近当前最优。

Journal ref Multimedia Systems, vol.32, pp. 511, Aug 2026

UMI3D: Robust 3D Generation on Unconstrained Multi-Image Inputs via Simultaneous Focus Cross-Attention Routing

UMI3D：通过同步聚焦交叉注意力路由在无约束多图像输入上进行稳健的3D生成

Zefan Qu, Zhenwei Wang, Gerhard Petrus Hancke, Rynson W. H. Lau

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

AI总结 研究针对3D基础模型在无约束多图像输入上表现不佳的问题，提出UMI3D框架，通过同步聚焦交叉注意力路由，利用体素参考分数，无需训练即可提升单图像3D生成框架在多图像输入时的性能。

Comments Project Page: https://umi3d-project.github.io/

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

Inclusive Interactive Collisions for Multi-View Consistent Compositional 3D Generation

包容性交互碰撞：多视图一致组合式3D生成

Chang Liu, Mingwen Shao, Xiang Lv, Xinyuan Chen, Lingzhuang Meng, Qiao Zhang, Zhengyi Gong, Jinghao Hu

机构 * School of Computer Science and Technology, China University of Petroleum (East China)（中国石油大学（华东）计算机科学与技术学院） ； Artificial Intelligence Research Institute, Shenzhen University of Advanced Technology（深圳理工大学人工智能研究院） ； College of Computer Science, Northwest University（西北大学计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 提出I2C-3D方法，通过包容性交互碰撞策略和多视图自适应分数蒸馏采样，实现多视图一致、物理合理的组合式3D场景生成。

ISAP-3D: Identity-Slot Aligned Part-Aware 3D Generation

ISAP-3D: 身份槽对齐的部件感知3D生成

Junlin Hao, Haoshuai Fu, Xibin Song, Wei Li, Ruigang Yang, Xinggong Zhang, Jinchuan Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； Tencent（腾讯） ； Huawei（华为） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 针对部件感知3D生成中因身份-布局纠缠导致的结构歧义问题，提出身份槽对齐框架ISAP-3D，通过语义身份令牌锚定每个部件并进行一对一布局预测，实现稳定可控的部件级3D生成。

3D-DefectBench: A Controlled Factorial Study of Vision-Language Model Evaluation Pipelines for Fine-Grained 3D Generation Defects

3D-缺陷基准：用于细粒度3D生成缺陷的视觉语言模型评估管道的控制因子研究

Zhenyu Zhao, Nanshan Jia, Jihyeon Je, Yifu Tang, Alvin Chan, Michael Spedden, Michael V. Palleschi, Sui Huang, Jingshen Wang, Zeyu Zheng

机构 * Roblox Corporation（罗布乐思公司） ； Berkeley AI Research Lab & Department of Industrial Engineering and Operations Research, University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校伯克利人工智能研究实验室及工业工程与运筹学系） ； Computer Science Department, Stanford University（斯坦福大学计算机科学系） ； Division of Biostatistics, University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校生物统计学系） 纠错

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

AI总结 研究基于视觉语言模型的3D缺陷检测管道评估，引入3D-DefectBench基准框架，通过平衡因子设计改变多个管道因素进行实验，发现模型选择影响最大，各因素相互作用，还得出一些协议表现及评判与人工标注对比情况等结论。

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

Clarify Before Executing: A Self-Evolving Agent for Resolving Intent Asymmetry in 3D Tool Orchestration

执行前澄清：用于解决3D工具编排中意图不对称的自进化智能体

Xiaoye Zhu, Weixin Li, Junan Huo, Bozhong Wang, Jia Zeng, Yi Yang, Cen Chen, Qi Liu

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

AI总结 研究3D资产创建中用户指令模糊与工具要求精确的意图不对称问题，提出自进化智能体CLARE，通过解耦生成管道、模拟多轮交互自我进化澄清策略，在新基准测试中取得领先性能，证明主动澄清对3D执行的关键作用。

Comments Accepted to ACM Multimedia 2026 (ACM MM 2026). 26 pages including appendix, 8 figures. Code: https://github.com/xyzhu1225/CLARE

3D-CBM: A Framework for Concept-Based Interpretability in Generative 3D Modeling

3D-CBM：生成式3D建模中基于概念可解释性的框架

Ahmad Al-Kabbany

机构 * Yubree Labs ； Multimedia Interaction and Communication Lab, Arab Academy for Science and Technology（阿拉伯科学技术学院多媒体交互与通信实验室） 纠错

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

AI总结 提出将概念瓶颈模型（CBM）融入3D生成架构，通过多层级可解释原语和功能属性映射，实现语义可操控的3D生成，实验验证了高概念预测精度和交互式纠错能力。

Judging to Improve: A De-biased VLM-as-3D-Judge Protocol for Single-Image 3D Generation

评判以改进：一种去偏的 VLM-as-3D-Judge 协议用于单图像 3D 生成

Ali Asaria, Tony Salomone, Deep Gandhi

机构 * Transformer Lab 纠错

专题命中 3D生成 ：3D generation(title)

AI总结 本文提出一种去偏的跨模型 VLM-as-3D-Judge 协议，将评判者从排序扩展到优化，通过训练与评估评判者分离、位置偏差校正及修复三种失效模式，实现轻量级适应下与强基线的匹配。

PartMat: Material-Aware 3D Part Decomposition with a Single Global Latent

PartMat：基于单个全局隐变量的材质感知三维部件分解

Guangming Fu, Jin Song, Yiyun Fei, Guoqiu Li, Ruigao Yang, Jianan Jiang

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 该研究提出PartMat，一种用单个全局隐变量的材质感知三维部件分解流水线，可按材质边界分解物体，推理高效且分解准确率优于基线，几何质量相当。

HAT-4D: Lifting Monocular Video for 4D Multi-Object Interactions via Human-Agent Collaboration

HAT-4D: 通过人机协作从单目视频提升4D多物体交互

Jiaxin Li, Yuxiang Wu, Zhenkai Zhang, Xinrui Shi, Haoyuan Wang, Yichen Zhao, Su Linxiang, Chenyang Yu, Mingyu Zhang, Yifan Ding, Boran Wen, Li Zhang, Ruiyang Liu, Yong-Lu Li

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Math Magic 纠错

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

AI总结 提出HAT-4D框架，结合视觉大模型与多级人工反馈，从单目视频重建多物体的3D几何、时序动态和物理交互，解决遮挡和深度歧义，无需多相机系统。

Comments Accepted to ECCV 2026. 15 pages of main text and 39 pages of appendices. Project page: https://lijiaxin0111.github.io/HAT4D/

Arbor: Explicit Geometric Conditioning for Controllable 3D Asset Generation

Arbor: 用于可控3D资产生成的显式几何条件

Jan-Niklas Dihlmann, Andreas Engelhardt, Simon Donne, Hendrik P. A. Lensch, Mark Boss

机构 * University of Tübingen（图宾根大学） ； Stability AI 纠错

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

AI总结 提出Arbor，通过约束网格作为原生3D控制接口，在冻结去噪器中学习路由附件，实现文本条件3D生成中空间约束的显式控制，提升约束服从性。

Comments Project Page: https://arbor.jdihlmann.com/

PixSDS: Why Latent SDS Makes Noisy Pixels

PixSDS：潜在SDS为何会产生带噪像素

Vsevolod Skorokhodov

机构 * EPFL（洛桑联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 针对潜在SDS生成3D时的像素漂移问题，提出轻量级VAE一致性梯度修复方法PixSDS，减少结构化伪影并保留语义内容。

To See a World in a Living Context: Unified Indoor-Outdoor Urban World Generation

在生活语境中看世界：统一的室内-室外城市世界生成

Xiaobin Huang, Zilong Huang, Yang Luo, Hongchao Fan, Yiping Chen, Ting Han

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

AI总结 HoloWorld是首个统一室内-室外生成的3D城市世界框架，通过跨尺度语境实现对应，在城市外部生成上优于SOTA，且保持室内外对应与跨街区连续性。

Comments 9 pages, 4 figures

ETHead: Generating Expressive 3D Facial Animation and Head Movement from Speech

ETHead：从语音生成富有表现力的3D面部动画与头部运动

Jiu-Cheng Xie, Jiwang Zheng, Yongkang Xia, Jian Xiong, Chi-Man Pun, Hao Gao, Feng Xu

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

AI总结 本文提出ETHead方法，通过自蒸馏框架与情感调制概率掩码机制，从语音生成与情感匹配的3D面部及头部运动，性能优于现有最优方法，其编码器可迁移增强其他动画框架。

ROAD: Reciprocal-Objective Alignment of Discriminative Semantics for 3D Shape Generation

ROAD：用于3D形状生成的判别式语义的互目标对齐

Xiao Luo, Mingyang Du, Xin Zhou, Tianrui Feng, Xiwu Chen, Xiaofan Li, Jiangning Zhang, Dingkang Liang

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Megvii（旷视科技） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 ROAD框架通过迁移判别式3D基础模型的先验，采用互目标对齐策略，仅用1.5%训练数据就实现了高保真3D生成，大幅降低了计算开销。

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。

Scene-SAM3D: Multi-View Scene Asset Generation Without Fine-Tuning

Scene-SAM3D：无需微调的多视图场景资产生成

Yuqi Zhang, Yadan Luo, Xiangyu Sun, Fengyi Zhang, Zi Huang, Xin Tan

机构 * The University of Queensland（昆士兰大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 研究针对现实场景中3D生成难题，提出无需训练的Scene-SAM3D框架，通过选互补视图、潜在速度融合及高斯优化，实现多视图场景资产生成，实验证明其在减少场景级CD和降低计算成本上有显著成效。

Comments 18 pages, 9 figures

ELSA3D: Elastic Semantic Anchoring for Unified 3D Understanding and Generation

ELSA3D：用于统一3D理解与生成的弹性语义锚定

Tianjiao Yu, Xinzhuo Li, Yifan Shen, Onkar Susladkar, Yuanzhe Liu, Xiaona Zhou, Ismini Lourentzou

机构 * University of Illinois 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(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究统一3D基础模型文本-3D交互隐式问题，提出ELSA3D模型，通过弹性语义锚定联合构建语言和几何推理，用尺度感知八叉树令牌化器和锚定令牌表示几何，轻量级路由器使计算和推理弹性化，性能领先且减少计算量和延迟。

InSpace: Structure-Aware 3D Indoor Scene Generation from a Single 360° Image

InSpace：从单张360°图像生成具有结构感知的3D室内场景

Gwanhyeong Koo, Hyunsu Kim, Youngji Kim, Taejae Lee, Siwoo Lim, Sunjae Yoon, Suyong Yeon, Chang D. Yoo

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； NAVER LABS（NAVER实验室） ； Chung-Ang University（中央大学） 纠错

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

AI总结 针对单图像到3D生成扩展到室内场景有挑战的问题，提出InSpace框架，利用360°图像，经估计部分场景几何、生成粗结构、产生详细布局和资产几何三阶段，还建数据集，实验表明其性能强。

Comments ECCV 2026

Ink3D: Sculpting 3D Assets with Extremely Complex Textures via Video Generative Models

Ink3D: 通过视频生成模型雕刻具有极其复杂纹理的3D资产

Yue Han, Chong Li, Zhening Liu, Cong Huang, Fang Deng, Yong Liu, Fangyun Wei, Yan Lu

机构 * ZGCA & ZGCI（ZGCA 和 ZGCI） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； HKUST（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 提出Ink3D框架，利用大规模视频生成模型合成复杂纹理，通过OrbitPainter生成密集轨道扫描视频，并用TextureOptimizer进行神经烘焙以生成一致纹理。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project page: https://yuehan99.github.io/Ink3D-TextureGen/

Home3D 1.0: A High-Fidelity Image-to-3D Asset Generation System for Interior Design

Home3D 1.0：面向室内设计的高保真图像到三维资产生成系统

Yiyun Fei, Guoqiu Li, Jin Song, Chuqiao Wu, Delong Wu, Hong Wu, Ziru Zeng, Haohui Chen, Yindong Kong, Jing Li, Qi Wu, Feng Zhang, Jianan Jiang, Ruigao Yang

机构 * Alibaba Group / Taobao（阿里巴巴集团/淘宝） 纠错

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

AI总结 提出Home3D 1.0模块化系统，从单张参考图像生成高质量3D资产，包含几何重建、纹理预测、材质生成和部件分解四个模块，适用于室内设计和电子商务。

Comments 18 pages, 10 figures, 2 tables; technical report

CP4D: Compositional Physics-aware 4D Scene Generation

CP4D: 组合式物理感知4D场景生成

Hanxin Zhu, Cong Wang, Tianyu He, Long Chen, Xin Jin, Chen Gao, Zhibo Chen

机构 * School of Information Science and Technology, University of Science and Technology of China（信息科学与技术学院，中国科学技术大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； the State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（多模态人工智能系统国家重点实验室，中国科学院自动化研究所） ； Eastern Institute of Technology（东部技术研究所） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 提出CP4D范式，通过静态环境与物理动态对象组合，结合物理模拟器与视频扩散模型生成轨迹，实现高保真、物理一致的4D场景。

PartInteractor: Intent-Driven Part-Aware 3D Authoring for Continuous Co-Creation in XR

PartInteractor：面向XR中持续协同创作的意图驱动、部件感知的三维创作工具

Jianan Jiang, Bin Li

专题命中 3D生成 ：3D generation(abstract)

AI总结 PartInteractor是支持语音、草图、图像输入的部件感知三维创作框架，将语义部件层级作为可操控单元，提升生成后控制与意图一致性，助力XR中持续人机协同创作。

Comments Accepted to ACM UIST 2026

Atomic Design Transformer: Scaffold-Conditioned 3D Molecule Generation via xTB-Reward Reinforcement Learning

原子设计变换器：通过xTB奖励强化学习实现支架条件下的3D分子生成

Takao Kotani

专题命中 3D生成 ：3D generation(abstract)

AI总结 研究提出原子设计变换器ADT用于3D分子生成，通过自回归和令牌化实现SE(3)不变性，以xTB拓扑保留率评估。先预训练模型，再用RLVR强化学习提升性能，还提出逆运动学变换器，实现了直接3D分子生成。

CoGen3D: An Agentic Human-AI Co-Design Pipeline for 3D Asset Generation for Virtual Reality

CoGen3D：用于虚拟现实3D资产生成的智能人机协同设计管道

Weiwei Jiang, Wanyu He, Zheyu Tan, Zheyuan Kuang, Difeng Yu, Shinobu Hasegawa, Sven Mayer, Zhanna Sarsenbayeva

机构 * Nanjing University of Information Science and Technology（南京信息工程大学） ； Japan Advanced Institute of Science and Technology（日本科学技术大学） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； University of Copenhagen（哥本哈根大学） ； TU Dortmund University（多特蒙德技术大学） ； Research Center Trustworthy Data Science and Security（可信数据科学与安全研究中心） 纠错

专题命中 3D生成 ：3D generation(abstract)

AI总结 研究针对虚拟现实3D资产创作需建模专业知识的问题，引入CoGen3D智能人机协同设计管道，经用户研究评估，发现其可促进创作、改变情感反应，推动创作从技术执行转向协作空间设计。

Atomic Design Transformer: xTB-Validated 3D Molecule Generation from Scaffolds

原子设计变换器：基于xTB验证的从骨架生成3D分子

Takao Kotani

专题命中 3D生成 ：3D generation(abstract)

AI总结 提出SE(3)不变的原子设计变换器(ADT)，通过自回归逐原子放置和局部坐标编码实现不变性，引入xTB验证率(XVR)评估分子拓扑保持，在QM9和GEOM-Drugs上达到竞争性能。

Comments I have to make a major revision

HandMade: Spatial Prompting for Generative 3D Creation with Part-Labeled VR Sketches

HandMade: 基于部分标注的VR草图的空间提示生成式3D创作

Jialin Huang, Rana Hanocka, Ariel Shamir, Yotam Gingold

专题命中 3D生成 ：3D generation(abstract)

AI总结 提出HandMade工作流，结合VR 3D草图和语言进行开放域3D资产生成，将粗粒度部分标注的3D草图作为空间提示，通过多视图部分引导和结构化提示实现空间布局与语言描述的协同创作。

Comments 15 pages, 5 figures, 1 table