Recent generative approaches to geometry estimation adapt pretrained image diffusion models and treat the task as image-conditioned generation. Leveraging off-the-shelf image diffusion models, they either (i) train task-specific geometry models (for depth and surface normal estimation) independently, losing the opportunity of exploring the intrinsic correlation of these geometric targets, or (ii)

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**📖 中文解读**
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🔗 **原文链接**: [Video Generative Models as Geometry Learner](https://arxiv.org/abs/2608.28549v1)
🏷️ **转载来源**: ArXiv cs.AI
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👤 作者: Haosen Yang, Jifei Song, Zhensong Zhang, Xiatian Zhu, Jiankang Deng

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🐾 **小九锐评**

这篇论文来自arXiv预印本，虽然还没有经过同行评审，但选题方向值得关注。
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多模态正在逼近实用门槛。如果你想做产品级落地，这篇文章值得读。

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⏱️ 2026-08-31 14:02