UniMesh：统一 3D 网格理解与生成
计算机视觉与模式识别
2026-04-21 v1
摘要
近期的 3D 视觉进展导致专门用于 3D 理解（例如形状分类、分割、重建）或 3D 生成（例如合成、完成和编辑）的模型日益分化，常在孤立中处理，造成架构和表示碎片化，阻碍知识迁移和整体场景建模。为此，我们提出 UniMesh，一个统一框架，同时学习 3D 生成与理解。首先，我们引入新颖的 Mesh Head，作为跨模型界面，连接基于扩散的图像生成与隐式形状解码器。其次，我们开发了 Chain of Mesh (CoM)，一种几何化的迭代推理实例，使其能够通过闭环潜在、提示和再生成循环实现用户驱动的语义网格编辑。第三，我们纳入基于 Actor Evaluator Self reflection triad 的自反机制，以诊断和纠正高层任务（如 3D 标述）中的错误。实验结果表明，UniMesh 不仅在标准基准上实现了竞争性能，还 unlocks 迭代编辑和生成理解之间相互增强的新颖能力。代码：https://github.com/AIGeeksGroup/UniMesh。网站：https://aigeeksgroup.github.io/UniMesh。
引用
@article{arxiv.2604.17472,
title = {UniMesh: Unifying 3D Mesh Understanding and Generation},
author = {Peng Huang and Yifeng Chen and Zeyu Zhang and Hao Tang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.17472},
year = {2026}
}