Enhancing High-Resolution 3D Generation through Pixel-wise Gradient Clipping
提出像素级梯度裁剪策略，在几乎不增加额外成本的前提下， 提升高分辨率 3D 生成的训练稳定性与纹理合成质量。
简介
我目前在上海复旦大学攻读博士，主要研究 3D 计算机视觉。 具体关注动态场景表示、Gaussian Splatting、扩散模型驱动的生成建模， 以及新视角合成问题，也包括基于 Blender 的程序化三维内容创作。
单位
复旦大学大数据学院
地点
中国上海
方向
3D视觉、AIGC、动态场景、视觉计算
学术服务
ICLR 2025、ECCV 2026 审稿人
论文
Efficient4D: Fast Dynamic 3D Object Generation from a Single-view Video
面向单视角视频的动态 3D 对象生成框架，兼顾建模效率、 时空一致性与连续相机轨迹下的实时渲染能力。
其余合作论文与最新成果请见 Google Scholar。
其他兴趣
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