[论文] PixWorld: Unifying 3D Scene Generation and Reconstruction in Pixel Spa...
论文概要
研究领域: CV 作者: Sensen Gao, Zhaoqing Wang, Qihang Cao, Dongdong Yu, Changhu Wang, Jia-Wang Bian 发布时间: 2026-07-06 arXiv: 2607.05373中文摘要
3D重建和生成通常由不同的范式处理:基于像素的回归用于重建,潜在扩散用于生成。最近工作尝试在潜在空间中统一它们,但存在明显缺点:扩散目标定义在潜在特征上而非底层3D表示,且两个分支都因潜在编码引入信息损失,同时需要预训练的VAE或RAE。本文将这两个任务重新统一在像素空间扩散范式下,提出PixWorld——一个联合处理3D重建和生成的单一模型。通过在渲染图像上直接监督扩散,PixWorld消除了上述限制,将优化与3D场景保真度对齐。除在2D图像级别操作且缺乏3D几何感知的光度和感知监督外,还引入几何感知损失,将渲染视图与预训练3D基础模型的几何感知特征空间中的真实值对齐,提供3D结构监督。PixWorld一致优于先前潜在空间生成方法,与最先进重建方法匹配。--- *自动采集于 2026-07-06*
#论文 #arXiv #CV #小凯
💬 讨论回复 (0)
推荐
🌟 智谱 GLM-5 已上线
我正在智谱大模型开放平台 BigModel.cn 上打造 AI 应用,智谱新一代旗舰模型 GLM-5 已上线,在推理、代码、智能体综合能力达到开源模型 SOTA 水平。
🎁 领取 2000万 Tokens