3D 视觉

3DSGrasp: 3D Shape-Completion for Robotic Grasp

3DSGrasp：用于机器人抓取的3D形状补全

Seyed S. Mohammadi, Nuno F. Duarte, Dimitris Dimou, Yiming Wang, Matteo Taiana, Pietro Morerio, Atabak Dehban, Plinio Moreno, Alexandre Bernardino, Alessio Del Bue, Jose Santos-Victor

机构 * Vislab, Institute for Systems and Robotics—Lisboa, Instituto Superior Técnico, Universidade de Lisboa, Portugal（葡萄牙里斯本系统与机器人研究所Vislab，理工学院里斯本高等技术大学，里斯本大学） ； Department of Marine, Electrical, Electronic and Telecommunications Engineering, University of Genoa, Italy（意大利热那亚大学海洋、电气、电子与电信工程系） ； Pattern Analysis & Computer Vision (PAVIS), Istituto Italiano di Tecnologia (IIT), Genoa, Italy（意大利热那亚理工学院模式分析与计算机视觉（PAVIS）） ； Deep Visual Learning (DVL), Fondazione Bruno Kessler, Trento, Italy（意大利特伦托布鲁诺·凯瑟基金会深度视觉学习（DVL）） 纠错

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

AI总结 3DSGrasp通过基于Transformer的编码器-解码器网络实现3D点云补全，提升机器人抓取的准确性和成功率。

Geometry-Informed Neural Operator Transformer

几何引导的神经算子变换器

Qibang Liu, Weiheng Zhong, Hadi Meidani, Diab Abueidda, Seid Koric, Philippe Geubelle

机构 * National Center for Supercomputing Applications, University of Illinois Urbana-Champaign（国家超级计算中心，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Beckman Institute for Advanced Science and Technology, University of Illinois Urbana-Champaign（贝克曼先进科学与技术研究所，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； The Grainger College of Engineering, Department of Aerospace Engineering, University of Illinois Urbana-Champaign（格拉inger工程学院，航空航天工程系，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； The Grainger College of Engineering, Department of Mechanical Science and Engineering, University of Illinois Urbana-Champaign（格拉inger工程学院，机械科学与工程系，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； The Grainger College of Engineering, Department of Civil and Environmental Engineering, University of Illinois Urbana-Champaign（格拉inger工程学院，土木与环境工程系，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Civil and Urban Engineering Department, New York University Abu Dhabi（纽约大学阿布扎比分校土木与城市工程系） ； Department of Industrial and Manufacturing Systems Engineering, Kansas State University（工业与制造系统工程系，堪萨斯州立大学） 纠错

专题命中 三维重建 ：point cloud(abstract)

AI总结 本文提出几何引导的神经算子变换器，通过结合变换器架构与神经算子框架，实现对任意几何形状的高效前向预测，验证了其在复杂几何中的高精度和强泛化能力。

VoxelRF: Voxelized Radiance Field for Fast Wireless Channel Modeling

VoxelRF：基于体素的辐射场用于快速无线信道建模

Zihang Zeng, Shu Sun, Meixia Tao, Yin Xu, Xianghao Yu

专题命中 NeRF ：NeRF(abstract)

AI总结 VoxelRF通过体素化辐射场方法，实现了无线信道建模的高效准确合成，适用于实时和资源受限的无线应用。

Moment-Based 3D Gaussian Splatting: Resolving Volumetric Occlusion with Order-Independent Transmittance

基于动量的3D高斯点撒：通过无序透明度解决体积分离

Jan U. Müller, Robin Tim Landsgesell, Leif Van Holland, Patrick Stotko, Reinhard Klein

机构 * University of Bonn（波恩大学） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；3DGS(abstract)；novel view synthesis(abstract)；分类 cs.CV、cs.GR

AI总结 本文提出基于动量的无序透明度计算方法，通过高保真度透明度计算提升3D高斯点撒在复杂半透明物体渲染中的性能。

Prior-Enhanced Gaussian Splatting for Dynamic Scene Reconstruction from Casual Video

先验增强的高斯点云法用于从随意视频中动态场景重建

Meng-Li Shih, Ying-Huan Chen, Yu-Lun Liu, Brian Curless

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； National Yang Ming Chiao Tung University（国立阳明交通大学） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出一种基于先验增强的动态场景重建方法，通过改进高斯点云法和引入虚拟视图深度损失，提升单目视频重建的精度和渲染质量。

Lightweight 3D Gaussian Splatting Compression via Video Codec

轻量级3D高斯散射压缩 via 视频编码

Qi Yang, Geert Van Der Auwera, Zhu Li

机构 * University of Missouri - Kansas City（密苏里大学-堪萨斯城分校） ； Qualcomm（高通公司） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出了一种基于视频编码的轻量级3D高斯散射压缩方法，通过两阶段Morton扫描和MiniPLAS提升压缩效率，实现中低比特率下的性能提升。

Comments Accepted by DCC2026 Oral

Spec-Gloss Surfels and Normal-Diffuse Priors for Relightable Glossy Objects

基于Spec-Gloss Surfels和正常-漫反射先验的可重照明光泽物体

Georgios Kouros, Minye Wu, Tinne Tuytelaars

机构 * Department of Electrical Engineering (ESAT), KU Leuven, Belgium（电气工程系（ESAT），比利时鲁文大学） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(abstract)；分类 cs.CV、cs.GR

AI总结 本文提出了一种基于Spec-Gloss Surfels和正常-漫反射先验的可重照明框架，通过整合微面BRDF与镜面-光泽参数化，提升光泽物体的重建和重照明质量。

MADrive: Memory-Augmented Driving Scene Modeling

MADrive: 基于记忆的驾驶场景建模

Polina Karpikova, Daniil Selikhanovych, Kirill Struminsky, Ruslan Musaev, Maria Golitsyna, Dmitry Baranchuk

机构 * Yandex ； Yandex Research（Yandex研究院） ； HSE University（俄罗斯高等经济大学） 纠错

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

AI总结 MADrive通过引入基于记忆的框架，利用外部记忆库中的3D资产替换观测车辆，实现对自动驾驶场景的逼真合成与扩展。

DOS: Distilling Observable Softmaps of Zipfian Prototypes for Self-Supervised Point Representation

DOS: 通过Zipfian原型的可观察软图蒸馏实现自监督点表示

Mohamed Abdelsamad, Michael Ulrich, Bin Yang, Miao Zhang, Yakov Miron, Abhinav Valada

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 DOS通过Zipfian原型和可观察点软图蒸馏，提升3D点云自监督学习的语义分割和物体检测性能。

Comments AAAI-26

A General Algorithm for Detecting Higher-Order Interactions via Random Sequential Additions

一种通过随机顺序添加检测高阶交互的通用算法

Ahmad Shamail, Claire McWhite

机构 * Department of Computer Science University of Arizona（计算机科学系大学亚利桑那大学） ； Department of Molecular and Cellular Biology University of Arizona（分子和细胞生物学系大学亚利桑那大学） 纠错

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)

AI总结 本文提出一种通用算法，通过随机顺序添加元素，利用L分数检测高阶交互，揭示交互、独立和冗余的统一结构。

Persistent Homology of Music Network with Three Different Distances

具有三种不同距离的音乐网络的持续同调

Eunwoo Heo, Byeongchan Choi, Myung ock Kim, Mai Lan Tran, Jae-Hun Jung

机构 * Department of Mathematics, Pohang University of Science & Technology（POSTECH数学系） ； POSTECH Mathematical Institute for Data Science (MINDS)（POSTECH数据科学数学研究所） ； Korea Institute for Advanced Study (KIAS)（韩国高级研究院） 纠错

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)

AI总结 本研究探讨了三种不同距离定义在音乐网络持续同调中的应用，揭示了不同距离定义对持续条形码和持续图的影响，并通过真实音乐数据验证了结果。

Journal ref Journal of Mathematics and Music (2025) 1-33

FactorPortrait: Controllable Portrait Animation via Disentangled Expression, Pose, and Viewpoint

FactorPortrait: 通过解耦的表情、姿态和视角实现可控的肖像动画

Jiapeng Tang, Kai Li, Chengxiang Yin, Liuhao Ge, Fei Jiang, Jiu Xu, Matthias Nießner, Christian Häne, Timur Bagautdinov, Egor Zakharov, Peihong Guo

机构 * Meta Reality Labs（Meta现实实验室） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） 纠错

专题命中 新视角合成 ：novel view synthesis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 FactorPortrait通过解耦表情、姿态和视角实现可控肖像动画，利用预训练编码器和3D网格跟踪生成逼真动态效果。

Comments Project page: https://tangjiapeng.github.io/FactorPortrait/

CADKnitter: Compositional CAD Generation from Text and Geometry Guidance

CADKnitter：从文本和几何引导生成组合CAD模型

Tri Le, Khang Nguyen, Baoru Huang, Tung D. Ta, Anh Nguyen

机构 * FPT Software AI Center（FPT软件AI中心） ； Department of Robotics, Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI)（机器人系，Mohamed bin Zayed人工智能大学） ； Department of Computer Science, University of Liverpool（计算机科学系，利物浦大学） ； Department of Creative Informatics, The University of Tokyo（创意信息学系，东京大学） 纠错

专题命中 3D生成 ：3D generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 CADKnitter通过几何引导扩散策略生成组合CAD模型，结合文本和几何约束，提升多部件装配设计效率。

MolSculpt: Sculpting 3D Molecular Geometries from Chemical Syntax

MolSculpt：从化学语法雕刻3D分子几何

Zhanpeng Chen, Weihao Gao, Shunyu Wang, Yanan Zhu, Hong Meng, Yuexian Zou

机构 * AI for Science (AI4S)-Preferred Program, Peking University Shenzhen Graduate School, China（人工智能科学（AI4S）优选计划，北京大学深圳研究生院，中国） ； Faculty of Materials Science, Shenzhen MSU-BIT University, Shenzhen, China（材料科学学院，深圳MSU-BIT大学，中国） 纠错

专题命中 3D生成 ：3D generation(abstract)

AI总结 MolSculpt通过整合1D化学知识与3D生成过程，实现了从化学语法到精确3D分子几何的高效生成。