3D 视觉

OneCanvas: 3D Scene Understanding via Panoramic Reprojection

OneCanvas: 通过全景重投影实现3D场景理解

Bartłomiej Baranowski, Dave Zhenyu Chen, Matthias Nießner

专题命中 空间理解 ：全景重投影实现3D场景理解

AI总结 提出OneCanvas方法，将多视图补丁特征聚合到全景画布上，利用深度和相机位姿进行重投影，无需复杂几何编码器或大量训练，在SQA3D等基准上达到最先进精度。

Comments Project page: https://baranowskibrt.github.io/onecanvas/

Splaxel: Efficient Distributed Training of 3D Gaussian Splatting for Large-scale Scene Reconstruction via Pixel-level Communication

Splaxel：通过像素级通信实现大规模场景重建的高效分布式3D高斯泼溅训练

Wenqi Jia, Zhewen Hu, Ying Huang, Yu Gong, Stavros Kalafatis, Yuke Wang, Wei Niu, Chengming Zhang, Ang Li, Sheng Di, Yuede Ji, Bo Fang, Miao Yin

专题命中 Gaussian Splatting ：Splaxel框架高效分布式训练3DGS

AI总结 提出Splaxel框架，通过像素级局部渲染与全局组合替代高斯同步，在保持数学一致性的同时稳定通信开销，结合可见性预测和冲突消除策略，实现大规模3DGS分布式训练加速7.6倍。

Comments 17 pages, 25 figures

Intrinsic 4D Gaussian Segmentation from Scene Cues

内在4D高斯分割：基于场景线索

Hasan Yazar, Mohamed Rayan Barhdadi, Erchin Serpedin, Mehmet Tuncel, Hasan Kurban

专题命中 Gaussian Splatting ：无需训练和掩码的4D高斯分割方法

AI总结 提出Intrinsic-GS方法，无需训练和掩码，通过构建高斯原语的亲和图并利用社区检测实现4D场景分割，在Neu3D和HyperNeRF上达到与掩码监督方法相当的精度，且速度提升12.5倍。

Comments 15 pages, 4 figures, 7 tables. Includes supplementary material. Preprint

Point-Cloud-Assistant Localized Statistical Channel Prediction by Tangent Gaussian Splatting

点云辅助的切线高斯溅射局部统计信道预测

Ye Xue, Yiheng Wang, Xinhua Shao, Qi Yan, Shutao Zhang, Tsung-Hui Chang

专题命中 Gaussian Splatting ：使用高斯溅射进行信道预测

AI总结 提出点云辅助切线高斯溅射（PC-TGS）框架，通过融合稀疏无线电测量与密集LiDAR几何数据，将角功率谱外推到未测量网格，实现大规模无线数字孪生中的高效信道预测。

Hand-4DGS: Feed-Forward 3D Gaussian Splatting for 4D Hand Reconstruction from Egocentric Videos

Hand-4DGS: 用于从第一人称视频进行4D手部重建的前馈3D高斯泼溅方法

Jeongmin Bae, Seoha Kim, Marc Pollefeys, Mahdi Rad, Youngjung Uh, Taein Kwon

专题命中 三维重建 ：从第一人称视频重建动态4D手部，前馈3DGS

AI总结 提出Hand-4DGS，首个前馈框架，从第一人称视频直接重建动态4D手部，利用网格引导表示和时间卷积，实现快速推理和强泛化，无需3D真值标注。

Comments Project page: https://jeongminb.github.io/hand-4dgs/

FlowObject: Flow Steering for Bridging Generative Priors and Reconstruction Fidelity

FlowObject: 流引导以桥接生成先验与重建保真度

Yuchen Rao, Xuqian Ren, Yinyu Nie, Sayan Deb Sarkar, Biao Zhang, Vincent Lepetit, Friedrich Fraundorfer

专题命中 三维重建 ：提出流引导框架，结合生成先验与3DGS实现稀疏视图重建。

AI总结 提出FlowObject框架，通过双空间引导策略驱动流匹配模型的ODE轨迹，在利用生成先验完成未观测区域的同时保持与真实观测的一致性，并集成3DGS细化阶段弥合生成输出与真实感重建的差距，显著提升几何完整性和视角相关外观保真度。

Comments Project page: https://yuchenrao.github.io/projects/flowObject/flowObject.html

Domain Generalizable Adaptation of 3D Vision-Language Models via Regularized Fine-Tuning

通过正则化微调实现可域泛化的3D视觉-语言模型适应

Sneha Paul, Zachary Patterson, Nizar Bouguila

专题命中 三维重建 ：3D视觉-语言模型域泛化微调

AI总结 提出ReFine3D框架，通过选择性层调优、多视图一致性、同义词提示及点渲染视觉监督等正则化策略，提升3D大语言模型在域泛化中的性能。

Comments Accepted at Transactions on Machine Learning Research (TMLR)

RegimeVGGT: Layer-Wise Spatially Preserving Redundancy Removal for Visual Geometry Grounded Transformer

RegimeVGGT：面向视觉几何基础Transformer的逐层空间保持冗余去除

Jinhao You, Shuo Lyu, Zhuohang Lyu, Tanxuan Li, Zibo Zhao, Jiaxiang Hu, Kai Tang, Yichen Guo

专题命中 三维重建 ：提出VGGT加速方法，用于多视图3D场景重建

AI总结 提出RegimeVGGT，通过逐层U形压缩（显著性引导带状合并与选择性保护K/V下采样）去除冗余，在保持重建质量的同时实现6.7倍加速。

Comments 9 pages, 3 figures, 7 tables. Jinhao You, Shuo Lyu, Zhuohang Lyu, Tanxuan Li, and Zibo Zhao contributed equally. Shuo Lyu is the corresponding author

NeuMesh++: Towards Versatile and Efficient Volumetric Editing with Disentangled Neural Mesh-based Implicit Field

NeuMesh++：基于解耦神经网格隐式场的多功能高效体积编辑

Chong Bao, Yuan Li, Bangbang Yang, Yujun Shen, Hujun Bao, Zhaopeng Cui, Yinda Zhang, Guofeng Zhang

专题命中 三维重建 ：神经网格隐式场体积编辑

AI总结 提出一种基于网格顶点的解耦神经辐射场表示，实现几何、纹理和语义引导的高效体积编辑，包括网格引导几何编辑、纹理交换填充绘制及语义编辑。

Comments TPAMI 2025; Project Page: https://zju3dv.github.io/neumeshplusplus/

Learned Radius Estimation for UDF-Based Point Cloud Reconstruction

基于UDF的点云重建中的学习半径估计

Eito Ogawa, Hiroshi Watanabe

专题命中 三维重建 ：点云表面重建，UDF方法

AI总结 提出一种学习型逐查询半径选择器，预测连续支撑半径并插入冻结的LoSF-UDF骨干网络，通过抛物线插值获取离网目标半径进行训练，提高点云表面重建的细粒度精度。

MolmoMotion: Forecasting Point Trajectories in 3D with Language Instruction

MolmoMotion: 基于语言指令的3D点轨迹预测

Jianing Zhang, Chenhao Zheng, Yajun Yang, Max Argus, Rustin Soraki, Winson Han, Taira Anderson, Chun-Liang Li, Shuo Liu, Jiafei Duan, Zhongzheng Ren, Jieyu Zhang, Ranjay Krishna

专题命中 三维重建 ：预测3D点轨迹，涉及三维运动预测

AI总结 提出一种基于语言指令的3D点运动预测方法，通过构建大规模数据集和基准，实现类无关、视角稳定的运动轨迹预测，并在机器人操作和视频生成中验证其有效性。

CAOA -- Completion-Assisted Object-CAD Alignment

CAOA -- 补全辅助的物体-CAD对齐

Hiranya Garbha Kumar, Minhas Kamal, Balakrishnan Prabhakaran

专题命中 三维重建 ：提出CAD模型与扫描物体对齐方法

AI总结 提出CAOA方法，结合语义感知点云补全和对称感知相对位姿估计，在Scan2CAD上实现17%精度提升，并发布S2C-Completion数据集。

Comments GitHub: https://github.com/MinhasKamal/CAOA

Journal ref Thirteenth International Conference on 3D Vision (3DV), 2026

MoVerse: Real-Time Video World Modeling with Panoramic Gaussian Scaffold

MoVerse: 基于全景高斯支架的实时视频世界建模

Yang Zhou, Ziheng Wang, Yuqin Lu, Haofeng Liu, Jun Liang, Shengfeng He, Jing Li

专题命中 三维重建 ：从单张图像构建可交互漫游的3D场景

AI总结 提出MoVerse，从单张窄视场图像实时构建可交互漫游的360度全景世界，通过拓扑感知扩散补全视场、全景几何残差预测生成3D高斯支架，并结合双向扩散教师蒸馏为因果自回归学生实现低延迟视频渲染。

Comments Project Page: https://orange-3dv-team.github.io/MoVerse/

SP-TransientBench: A Real-Captured Single Photon Perception Benchmark

SP-TransientBench: 一个真实捕获的单光子感知基准

Hongzhou Dong, Zili Zhang, Ziting Wen, Yiheng Qiang, Runrong Deng, Wenle Dong, Ziwen Jiang, Xinyang Li, Rui Lu, Shuoyao Sun, Wenyu Wang, Ziyi Xia, Haitao Zheng, Guodong Shi, Xiaoqiang Ren

专题命中 三维重建 ：真实单光子LiDAR基准，支持深度估计和多视图重建。

AI总结 针对单光子LiDAR在真实场景中因噪声和多回波瞬态现象导致的感知挑战，提出包含10个场景、10297个视角的真实捕获多任务基准STB，支持深度估计、多视图重建和3D语义理解评估。

URDF Synthesis from RGB-D Sequences via Differentiable Joint Inference and Energy-Consistent Verification

基于可微联合推理与能量一致性验证的RGB-D序列URDF合成

Xinze Zhang

专题命中 三维重建 ：从RGB-D序列合成URDF，关节推理与验证。

AI总结 提出KinemaForge管道，通过可微关节推理和能量一致性验证，从RGB-D序列联合估计部件形状、关节拓扑和参数，显著降低关节轴误差和仿真漂移。

Evolution & Foundation: AI Shares Creative Control

进化与基础模型：AI共享创意控制

Dylan Banarse, Stephen Todd, William Latham, Frederic Fol Leymarie

专题命中 三维重建 ：生成3D有机形态，涉及三维建模

AI总结 提出一种结合遗传算法与多模态AI基础模型的框架，实现自动化设计3D有机形态，将艺术家角色从直接选择转变为系统设计，加速创意探索。

EDoF-NeRF: extended depth-of-field neural radiance fields using a coded aperture camera

EDoF-NeRF: 使用编码孔径相机扩展景深的神经辐射场

Yoshiyuki Shirasaki, Ryoichi Horisaki

专题命中 NeRF ：扩展景深NeRF，编码孔径相机

AI总结 提出一种通过编码孔径相机扩展景深的方法，构建高保真神经辐射场，实现从不同视角图像渲染新视图，并验证其优于传统孔径相机。

Aerial-ground LiDAR place recognition with patch-level self-supervised learning and expanded reciprocal re-ranking

空地激光雷达地点识别：基于块级自监督学习和扩展互逆重排序

Yandi Yang, Xianghong Zou, Jianping Li, Haofeng Xie, Saurav Uprety, Hongzhou Yang, Naser El-Sheimy

专题命中 点云 ：空地激光雷达地点识别框架，点云检索重排序

AI总结 提出一种空地激光雷达地点识别框架，通过多尺度块级自监督学习缩小域差距，并利用扩展互逆重排序算法减少误检，在多个数据集上显著提升检索精度。

C-ARC: Continuous-Adaptive Range Clustering for Non-Repetitive LiDAR Sensors

C-ARC: 面向非重复式LiDAR传感器的连续自适应范围聚类

Nick B. Schroeder, Jonathan Lichtenfeld, Oskar von Stryk

专题命中 点云 ：处理非重复式LiDAR点云聚类，属于3D视觉

AI总结 提出C-ARC框架，通过滑动窗口上的持久双图结构解耦高频点插入与按需聚类检索，并利用指数控制环自适应校准网格分辨率，实现非重复式LiDAR点云的实时聚类。

Comments Submitted to IEEE Robotics and Automation Letters. This work has been submitted to the IEEE for possible publication. 8 pages, 7 figures