3D 视觉

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。

Simulating the Real World: A Unified Survey of Multimodal Generative Models

模拟现实世界：多模态生成模型的统一综述

Yuqi Hu, Longguang Wang, Xian Liu, Ling-Hao Chen, Yuwei Guo, Yukai Shi, Ce Liu, Anyi Rao, Zeyu Wang, Hui Xiong

机构 * Thrust of Artificial Intelligence, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（人工智能前沿技术研究所，香港科学与技术大学（广州）） ； Department of Computer Science and Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology Hong Kong SAR（计算机科学与工程系，香港科学与技术大学香港特别行政区） ； MMLab, The Hong Kong University of Science and Technology（多模态实验室，香港科学与技术大学） ； School of Electronics and Communication Engineering, Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University（电子与通信工程学院，中山大学深圳校区） ； The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong, China（香港中文大学，香港，中国） ； Tsinghua University, Guangdong, China（清华大学，广东，中国） ； Bosch (China) Investment Co., Ltd., Shanghai, China（博世（中国）投资有限公司，上海，中国） 纠错

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

AI总结 本文首次系统性地统一研究了2D、视频、3D和4D生成，为多模态生成模型和现实世界模拟提供了统一框架的综述。

Comments Repository for the related papers at https://github.com/ALEEEHU/World-Simulator

Stroke3D: Lifting 2D strokes into rigged 3D model via latent diffusion models

Stroke3D: 通过潜在扩散模型将2D笔触提升为拟合的3D模型

Ruisi Zhao, Haoren Zheng, Zongxin Yang, Hehe Fan, Yi Yang

机构 * ReLER, CCAI, Zhejiang University（ReLER、CCAAI、浙江大学） ； DBMI, HMS, Harvard University（DBMI、HMS、哈佛大学） 纠错

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

AI总结 Stroke3D通过潜在扩散模型，将用户绘制的2D笔触和文本提示转化为拟合的3D模型，实现可控的骨骼生成和纹理网格合成。

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