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Accès ouvert déclaré 2025 conference-paper

SPGen: Spherical Projection as Consistent and Flexible Representation for Single Image 3D Shape Generation

2Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
3Institutions déclarées
3Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : us, ru, hk. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Existing single-view 3D generative models typically adopt multiview diffusion priors to reconstruct object surfaces, yet they remain prone to inter-view inconsistencies and are unable to faithfully represent complex internal structure or nontrivial topologies. In particular, we encode geometry information by projecting it onto a bounding sphere and unwrapping it into a compact and structural multi-layer 2D Spherical Projection (SP) representation. Operating solely in the image domain, SPGen offers three key advantages simultaneously: (1) Consistency. The injective SP mapping encodes surface geometry with a single viewpoint which naturally eliminates view inconsistency and ambiguity; (2) Flexibility. Multi-layer SP maps represent nested internal structures and support direct lifting to watertight or open 3D surfaces; (3) Efficiency. The image-domain formulation allows the direct inheritance of powerful 2D diffusion priors and enables efficient finetuning with limited computational resources. Extensive experiments demonstrate that SPGen significantly outperforms existing baselines in geometric quality and computational efficiency.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
SPGen: Spherical Projection as Consistent and Flexible Representation for Single Image 3D Shape Generation
Date Crossref
14/12/2025
Éditeur
ACM
Type
proceedings-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Texas A&M University Texas A&amp pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Lipetsk State Pedagogical University pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Hong Kong University of Science and Technology pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • LightSpeed Studios pays non établi dans la notice
    Institution
  • Waymo pays non établi dans la notice
    Institution

Texas A&amp — Texas A&M University, Lipetsk State Pedagogical University et Hong Kong University of Science and Technology, avec 2 autres affiliations.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

3D Shape Modeling and AnalysisComputer Graphics and Visualization TechniquesAdvanced Vision and Imaging

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