论文页面 - CGGS：一致性增强的几何高斯泼溅用于自我中心三维场景生成

来源：https://huggingface.co/papers/2607.03819

摘要

CGGS是一种文本到三维框架，通过涉及自我中心生成、布局装饰和几何优化（Geometric Refinement）的多阶段方法，增强了三维内容感知并解决了几何畸变（Geometric Distortions）问题。

在自我中心三维场景生成中，由于视角重叠有限以及个体视角对场景解释的主导影响，仍然存在挑战。这些因素阻碍了视角一致和语义对齐的视觉内容的创建，以及精确几何结构的构建。在本文中，我们提出CGGS，一个旨在在自我中心场景生成中增强三维内容感知并解决几何畸变的文本到三维框架。首先，通过使用一致性增强损失（Consistency-Augmented Loss）微调多视角潜在扩散模型（Multi-View Latent Diffusion Model）来提出自我中心生成器（Ego-centric Generator），以生成与文本描述一致的高保真二维内容。然后，布局装饰器（Layout Decorator）利用光流（Optical Flow）和点轨迹对应（Point-Track Correspondence）来估计深度，从而从自我中心二维先验中生成稠密点云（Dense Point Clouds）作为粗略布局。在此初始化的基础上，提出几何优化器（Geometric Refiner），通过基于熵的互信息深度损失（Mutual Information Depth Loss，MID）结合层次优化方案（Hierarchical Optimization Scheme）来增强三维高斯重建（3D Gaussian Reconstruction），以提高视觉质量和几何结构。大量实验表明，\red{CGGS}在生成连贯且准确的文本驱动三维场景方面优于以往方法。项目页面：https://cggs-26.github.io/cggs26/。

查看arXiv页面 · 查看PDF · 项目页面 · GitHub6 · 添加到收藏

在你的代理中获取此论文：

hf papers read 2607.03819

没有最新的CLI？curl \-LsSf https://hf\.co/cli/install\.sh \| bash

引用此论文的模型0

没有模型链接此论文

在模型README.md中引用arxiv.org/abs/2607.03819以从此页面链接。

引用此论文的数据集0

没有数据集链接此论文

在数据集README.md中引用arxiv.org/abs/2607.03819以从此页面链接。

引用此论文的空间0

没有空间链接此论文

在空间README.md中引用arxiv.org/abs/2607.03819以从此页面链接。

包含此论文的收藏集0

没有收藏集包含此论文

将此论文添加到一个收藏集以从此页面链接。