3D 视觉

Affordance Field Intervention: Enabling VLAs to Escape Memory Traps in Robotic Manipulation

可及场干预：使VLAs在机器人操作中摆脱记忆陷阱

Siyu Xu, Zijian Wang, Yunke Wang, Chenghao Xia, Tao Huang, Chang Xu

机构 * School of Computer Science, The University of Sydney（悉尼大学计算机科学学院） ； John Hopcropt Center for Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学中心） 纠错

专题命中 空间理解 ：spatial understanding(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本研究提出可及场干预（AFI）方法，通过引入3D空间可及场提升VLA在机器人操作中对分布变化的鲁棒性。

Towards Cross-View Point Correspondence in Vision-Language Models

面向视觉-语言模型的跨视图点对应研究

Yipu Wang, Yuheng Ji, Yuyang Liu, Enshen Zhou, Ziqiang Yang, Yuxuan Tian, Ziheng Qin, Yue Liu, Huajie Tan, Cheng Chi, Zhiyuan Ma, Daniel Dajun Zeng, Xiaolong Zheng

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； School of Advanced Interdisciplinary Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学先进交叉学科学院） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Beihang University（北航大学） ； Jilin University（吉林大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Peking University（北京大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； Huazhong University of Science And Technology（华中科技大学） 纠错

专题命中 空间理解 ：spatial understanding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出跨视图点对应任务和 CrossPoint-Bench 基准，通过 CroPond 模型在 CrossPoint-Bench 上取得超越 Gemini-2.5-Pro 的准确率，推动跨视图对应研究发展。

X-Scene: Large-Scale Driving Scene Generation with High Fidelity and Flexible Controllability

X-Scene: 通过高保真和灵活可控性实现大规模驾驶场景生成

Yu Yang, Alan Liang, Jianbiao Mei, Yukai Ma, Yong Liu, Gim Hee Lee

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 空间理解 ：3DGS(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 X-Scene通过高保真和灵活可控性实现大规模驾驶场景生成，支持多粒度控制和一致性外推，提升自动驾驶的数据生成与模拟能力。

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