3D 视觉

EGG-Fusion: Efficient 3D Reconstruction with Geometry-aware Gaussian Surfel on the Fly

EGG-Fusion: 基于几何感知高斯surfel的高效实时3D重建

Xiaokun Pan, Zhenzhe Li, Zhichao Ye, Hongjia Zhai, Guofeng Zhang

机构 * State Key Lab of CAD\&CG, Zhejiang University（浙江大学CAD与CG国家重点实验室） ； SenseTime Research（商汤科技研究院） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(title,abstract)；NeRF(abstract)；Gaussian Splatting(abstract)；3DGS(abstract)

AI总结 EGG-Fusion提出一种基于几何感知高斯surfel的实时3D重建系统，通过信息滤波融合方法提升精度和实时性，实现20%以上的精度提升。

Comments SIGGRAPH ASIA 2025

HeartFormer: Semantic-Aware Dual-Structure Transformers for 3D Four-Chamber Cardiac Point Cloud Reconstruction

HeartFormer：用于3D四腔心脏点云重建的语义感知双结构变换器

Zhengda Ma, Abhirup Banerjee

机构 * Institute of Biomedical Engineering, Department of Engineering Science, University of Oxford, UK（生物医学工程研究所，工程科学系，牛津大学，英国） 纠错

专题命中 三维重建 ：point cloud(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 HeartFormer通过语义感知双结构变换器网络和几何特征细化网络，实现3D四腔心脏点云的高保真重建，并构建首个大规模心脏数据集验证其性能。

Visual Sync: Multi-Camera Synchronization via Cross-View Object Motion

视觉同步：通过跨视角物体运动实现多摄像头同步

Shaowei Liu, David Yifan Yao, Saurabh Gupta, Shenlong Wang

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV、cs.RO

AI总结 VisualSync通过多视角动态优化，实现跨摄像头流的毫秒级同步，有效降低同步误差至50毫秒以下。

Comments Accepted to NeurIPS 2025. Project page: https://stevenlsw.github.io/visualsync/

Textured Geometry Evaluation: Perceptual 3D Textured Shape Metric via 3D Latent-Geometry Network

纹理几何评估：基于3D潜在几何网络的感知3D纹理形状度量

Tianyu Luan, Xuelu Feng, Zixin Zhu, Phani Nuney, Sheng Liu, Xuan Gong, David Doermann, Chunming Qiao, Junsong Yuan

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出TGE方法，通过直接利用3D纹理网格的几何和颜色信息，实现对3D纹理形状保真度的感知评估，优于传统基于渲染的方法。

Comments Accepted by AAAI26

SRAM: Shape-Realism Alignment Metric for No Reference 3D Shape Evaluation

SRAM：无参考3D形状评估的形状现实对齐度量

Sheng Liu, Tianyu Luan, Phani Nuney, Xuelu Feng, Junsong Yuan

专题命中 三维重建 ：3D generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 SRAM提出了一种基于大型语言模型的无参考3D形状评估度量，通过网格编码和现实感解码器实现与人类感知的对齐，优于现有方法并具有良好的泛化能力。

Comments Accepted by AAAI2026

Learning Eigenstructures of Unstructured Data Manifolds

学习无结构数据流形的特征结构

Roy Velich, Arkadi Piven, David Bensaïd, Daniel Cremers, Thomas Dagès, Ron Kimmel

专题命中 三维重建 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出了一种学习无结构数据流形特征结构的新框架，通过最小化重建误差来学习谱基，无需传统操作符选择和特征分解，适用于任意维度的数据集。

Asset-Driven Sematic Reconstruction of Dynamic Scene with Multi-Human-Object Interactions

基于资产的动态场景语义重建与多人类-物体交互

Sandika Biswas, Qianyi Wu, Biplab Banerjee, Hamid Rezatofighi

机构 * Monash University（墨尔本大学） ； Indian Institute of Technology（印度理工学院） 纠错

专题命中 三维重建 ：Gaussian Splatting(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出混合方法，结合3D生成模型、语义感知变形和GS优化，实现动态场景中多人类-物体交互的高保真重建。

Robust Phase-Shifting Profilometry for Arbitrary Motion

鲁棒的任意运动相位移 profilometry

Geyou Zhang, Kai Liu, Ao Li, Ce Zhu

机构 * School of Information and Communication Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学信息与通信工程学院） ； College of Electrical Engineering, Sichuan University（四川大学电气工程学院） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出了一种鲁棒的任意运动相位移 profilometry 方法，能够有效补偿复杂运动场景中的运动误差，提升 3D 重建精度。

Pore-scale Image Patch Dataset and A Comparative Evaluation of Pore-scale Facial Features

孔尺度图像块数据集及孔尺度面部特征的比较评估

Dong Li, HuaLiang Lin, JiaYu Li

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出PorePatch数据集及DMCE框架，通过训练SOTA模型在面部弱纹理匹配任务中取得1.91%的FPR95，但3D重建任务中表现不显著优于传统方法。