论文页面 - UniMesh：统一3D网格理解与生成

来源：https://huggingface.co/papers/2604.17472

摘要

UniMesh 提出了一种统一框架，通过新颖组件——Mesh Head、链式网格（Chain of Mesh）迭代编辑机制，以及用于纠错的自反思机制——将3D生成与理解任务合二为一。

近期3D视觉（https://huggingface.co/papers?q=3D%20vision）进展催生了专门模型，分别聚焦于3D理解（如形状分类、分割、重建）或3D生成（如合成、补全、编辑）。然而，这些任务通常被孤立处理，导致架构与表示碎片化，阻碍知识迁移与整体场景建模。为此，我们提出UniMesh，在单一架构内联合学习3D生成与理解。首先，我们引入全新Mesh Head（https://huggingface.co/papers?q=Mesh%20Head），作为跨模型接口，连接基于扩散的图像生成（https://huggingface.co/papers?q=diffusion%20based%20image%20generation）与隐式形状解码器（https://huggingface.co/papers?q=implicit%20shape%20decoders）。其次，我们开发链式网格（Chain of Mesh，CoM）（https://huggingface.co/papers?q=Chain%20of%20Mesh），一种几何化的迭代推理（https://huggingface.co/papers?q=iterative%20reasoning）实例，通过闭环潜空间、提示与再生成循环，实现用户驱动的语义网格编辑（https://huggingface.co/papers?q=semantic%20mesh%20editing）。第三，我们引入基于“Actor-Evaluator-自反思”三元组（https://huggingface.co/papers?q=Actor%20Evaluator%20Self%20reflection%20triad）的自反思机制，诊断并纠正3D字幕（https://huggingface.co/papers?q=3D%20captioning）等高层任务中的失败。实验表明，UniMesh不仅标准基准性能优异，还解锁了迭代编辑及生成与理解相互增强的新能力。代码：https://github.com/AIGeeksGroup/UniMesh。项目主页：https://aigeeksgroup.github.io/UniMesh。

查看 arXiv 页面（https://arxiv.org/abs/2604.17472）
查看 PDF（https://arxiv.org/pdf/2604.17472）
项目主页（https://aigeeksgroup.github.io/UniMesh/）
GitHub（https://github.com/AIGeeksGroup/UniMesh）
添加到收藏（https://huggingface.co/login?next=%2Fpapers%2F2604.17472）

在智能体中获取本文：

hf papers read 2604.17472

尚未安装最新 CLI？
curl -LsSf https://hf.co/cli/install.sh | bash

引用该论文的模型 0

暂无模型引用该论文

在模型 README.md 中引用 arxiv.org/abs/2604.17472 即可在此页面显示链接。

引用该论文的数据集 0

暂无数据集引用该论文

在数据集 README.md 中引用 arxiv.org/abs/2604.17472 即可在此页面显示链接。

引用该论文的 Spaces 0

暂无 Space 引用该论文

在 Space README.md 中引用 arxiv.org/abs/2604.17472 即可在此页面显示链接。

收录该论文的合集 0

暂无合集收录该论文

将该论文添加到合集（https://huggingface.co/new-collection）即可在此页面显示链接。