**GAE：学习几何原生潜空间，实现3D一致的世界生成**

_GAE: Learning a Geometry-Native Latent Space for 3D-Consistent World Generation_

> 这篇论文提出几何原生自编码器（GAE），不再把几何当作额外输出，而是将几何基础模型的特征重参数化为紧凑潜空间——该潜空间可联合解码出外观、深度、相机与点云。在生成器与训练流程固定的对照实验中，用 GAE 潜空间替换原有潜空间后，RealEstate10K 与 DL3DV 上的 FVD 分别下降 12.7% 和 23.1%，RealEstate10K 的相机轨迹误差减半。结果表明潜空间是几何一致生成的关键，可同时作为感知与生成的共享接口。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-09-23 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2609.24981)