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网格生成

PoseMaster: A Unified 3D Native Framework for Stylized Pose Generation

用 3D 骨架直接作为条件、在统一框架内端到端生成带风格的三维网格，替代「2D 姿态编辑 + 3D 提升」的级联流程；其严格空间对齐的骨架-网格配对可直接接自动蒙皮，为角色绑定与可动画资产生成提供可复用范式。

PixARMesh: Autoregressive Mesh-Native Single-View Scene Reconstruction

把网格生成模型与像素对齐的图像特征、全局场景上下文通过交叉注意力结合，并用统一的词元流（上下文+位姿+网格）自回归地一次性输出布局与几何，为单图三维重建提供了一条绕开隐式 SDF 与后处理布局优化的端到端路线。

PartDiffuser: Part-wise 3D Mesh Generation via Discrete Diffusion

把「部件间自回归 + 部件内并行离散扩散」的混合生成范式用于网格生成，并用点云作为分层几何条件通过部件感知交叉注意力注入，为可控、高细节的3D资产生成提供了可复用的条件控制与解耦思路。

MeshMosaic: Scaling Artist Mesh Generation via Local-to-Global Assembly

把高面数网格切成局部块、逐块自回归生成并用共享边界条件保证接缝一致，这套局部到全局的量化与组装策略可直接迁移到高分辨率网格/3D资产的生成与补全，绕开长序列与量化粒度瓶颈。

Mesh-Pro: Asynchronous Advantage-guided Ranking Preference Optimization for Artist-style Quadrilateral Mesh Generation

提出异步在线强化学习框架和 ARPO 算法，可直接用于提升 3D 网格生成的后训练效率与泛化能力；对角感知的混合三角-四边形 tokenization 和基于射线的奖励为几何完整性提供了新思路。

FlashMesh: Faster and Better Autoregressive Mesh Synthesis via Structured Speculation

把推测解码（speculative decoding）引入自回归网格生成，利用网格 token 在面/点/坐标层级上的结构相关性做多 token 并行预测，可直接迁移到其他自回归式 3D 生成器（如 MeshGPT 类模型）做免训练或轻训练加速。

FACE: A Face-based Autoregressive Representation for High-Fidelity and Efficient Mesh Generation

将网格生成从顶点级序列改为面级 token，序列长度降低 9 倍，为自回归 3D 生成提供高效表示；其面级解码器与 VecSet 编码器结合可复用于单图到网格的潜扩散生成。

Dehallu3D: Hallucination-Mitigated 3D Generation from a Single Image via Cyclic View Consistency Refinement

针对单图生成3D网格中的结构幻觉问题，提出即插即用的循环视图一致性优化模块，通过相邻一致性约束和自适应平滑约束在稠密中间视角上平衡几何连续性与细节保留，并引入离群风险度量（ORM）指标量化几何保真度，为3D生成质量评估提供新思路。