The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）

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

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/

GKDT: General Keypoint Detection Transformer

GKDT: 通用关键点检测Transformer

Changsheng Lu, Yuxin Chen, Haokun Gui, Rong Wang, Jie Yang, Harry Yang, Anton van den Hengel, Jiaya Jia

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Australian National University（澳大利亚国立大学） ； Tencent Inc.（腾讯公司） ； Adelaide University（阿德莱德大学） 纠错

AI总结 提出通用关键点检测模型GKDT，基于大规模统一数据集MegaKPT和DINOv3 Transformer，支持视觉/文本提示，在22个测试集上多数类别PCK@0.1超90%。

Comments Accepted by ECCV 2026

Rosetta: Composable Native Multimodal Pretraining

Rosetta: 可组合的原生多模态预训练

Xiangyue Liu, Zijian Zhang, Miles Yang, Zhao Zhong, Liefeng Bo, Ping Tan

机构 * HKUST（香港科技大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯混元） 纠错

AI总结 提出Rosetta框架，通过动量锚定正交投影（MAOP）实现无损模态扩展，解决多模态预训练中的灾难性遗忘和梯度冲突问题。

Korzhinskii-Net: Physics-Informed Neural Network for Sub-Surface Mineral Prospectivity Modelling

Korzhinskii-Net: 用于地下矿产潜力建模的物理信息神经网络

Boris Kriuk

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

AI总结 提出Korzhinskii-Net，一种耦合达西流、热输运和反应速率的二维径向物理信息神经网络，在五个矿省四个矿种上平均PR-AUC达0.885，显著优于传统基线。

Comments 14 pages, 10 figures, 3 tables