Fast3Dcache:无需训练的3D几何合成加速方法 / Fast3Dcache: Training-free 3D Geometry Synthesis Acceleration
1️⃣ 一句话总结
本文提出了一种名为Fast3Dcache的新方法,它能在不重新训练模型的前提下,通过智能地复用计算过程中稳定的中间结果,显著加快3D模型的生成速度,同时有效避免了因直接套用2D加速技术而导致的3D几何结构变形问题。
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Fast3Dcache:无需训练的3D几何合成加速方法 / Fast3Dcache: Training-free 3D Geometry Synthesis Acceleration
本文提出了一种名为Fast3Dcache的新方法,它能在不重新训练模型的前提下,通过智能地复用计算过程中稳定的中间结果,显著加快3D模型的生成速度,同时有效避免了因直接套用2D加速技术而导致的3D几何结构变形问题。
WorldGen:从文本到可穿越交互的3D世界 / WorldGen: From Text to Traversable and Interactive 3D Worlds
这篇论文提出了一个名为WorldGen的系统,能够根据文字描述自动生成大规模、可交互的3D虚拟世界,让用户无需专业建模知识就能快速创建可供探索和编辑的逼真环境。
NaTex:作为潜在颜色扩散的无缝纹理生成 / NaTex: Seamless Texture Generation as Latent Color Diffusion
这篇论文提出了一个名为NaTex的新方法,它直接在三维空间中生成纹理颜色,通过将纹理视为密集颜色点云并采用创新的潜在颜色扩散技术,有效解决了传统方法在遮挡区域处理、纹理与模型精确对齐以及多视图一致性方面的难题,显著提升了纹理生成的质量和适用范围。
PhysX-Anything:从单张图像生成仿真就绪的物理3D资产 / PhysX-Anything: Simulation-Ready Physical 3D Assets from Single Image
这项研究开发了一个能从单张真实世界图片直接生成具备精确几何结构、关节活动和物理属性的3D模型框架,解决了现有3D生成技术忽略物理特性的问题,让生成的模型能直接用于机器人仿真训练。
NURBGen:通过大语言模型驱动的NURBS建模实现高保真文本到CAD生成 / NURBGen: High-Fidelity Text-to-CAD Generation through LLM-Driven NURBS Modeling
这篇论文提出了首个直接从文本生成高精度可编辑3D CAD模型的框架,它通过微调大语言模型将自然语言转换为NURBS曲面参数,并结合混合表示方法显著提升了模型的几何保真度和鲁棒性。
FullPart:全分辨率生成每个3D部件 / FullPart: Generating each 3D Part at Full Resolution
这篇论文提出了一种结合隐式和显式方法的3D部件生成框架,通过为每个部件分配独立的高分辨率体素网格来保留精细几何细节,并构建了最大的标注3D部件数据集,显著提升了生成质量。
Seed3D 1.0:从图像到高保真仿真就绪的3D资产 / Seed3D 1.0: From Images to High-Fidelity Simulation-Ready 3D Assets
这篇论文提出了一个名为Seed3D 1.0的基础模型,能够从单张图片直接生成具有精确几何形状、对齐纹理和真实物理材质的3D资产,这些资产无需复杂配置即可集成到物理引擎中,解决了仿真环境创建中内容多样性与物理准确性难以兼顾的规模化难题。
幻圆3D工作室:面向游戏就绪3D资产生成的端到端AI流程 / Hunyuan3D Studio: End-to-End AI Pipeline for Game-Ready 3D Asset Generation
这篇论文介绍了一个名为幻圆3D工作室的AI平台,它能将一张概念图或一段文字描述自动转换成可直接用于游戏的高质量3D模型,大大简化了游戏开发中3D资产的创作流程。
基于边缘数据输运蒸馏的少步流三维生成方法 / Few-step Flow for 3D Generation via Marginal-Data Transport Distillation
这项研究提出了一种名为MDT-dist的新方法,通过优化速度匹配和速度蒸馏目标,将复杂的三维生成模型的采样步骤从25步大幅减少到1-2步,在保持高质量生成效果的同时实现了6.5倍到9倍的加速。
协同多模态编码用于高质量三维生成 / Collaborative Multi-Modal Coding for High-Quality 3D Generation
这篇论文提出了首个名为TriMM的前馈式三维生成模型,通过协同整合图像和点云等多模态数据,有效提升了三维资产在纹理和几何细节上的生成质量。