Gaussian-Plus-SDF SLAM: High-fidelity 3D Reconstruction at 150+ fps
高斯加SDF SLAM：在150+ fps实现高保真3D重建
专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 GPS-SLAM通过高斯-SDF混合表示，在150+ fps实现高质量实时3D重建
视觉与机器人
3D 视觉
三维重建、NeRF、Gaussian Splatting、点云和空间智能。
1. 三维重建 4 篇
Reference-Free 3D Reconstruction of Brain Dissection Slabs via Learned Atlas Coordinates
无需参考的脑解剖切片3D重建 via 学习的图谱坐标
机构 * Martinos Center for Biomedical Imaging (Martinos Center) at Massachusetts General Hospital (MGH) & Harvard Medical School (HMS)（马萨诸塞州总医院（MGH）及哈佛医学院（HMS）的生物医学成像中心（Martinos Center）） ； Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) at the Massachusetts Institute of Technology (MIT)（麻省理工学院（MIT）的计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）） ； Danish Research Centre for Magnetic Resonance, Centre for Functional and Diagnostic Imaging and Research, Copenhagen University Hospital-Amager and Hvidovre, Copenhagen, Denmark（丹麦磁共振研究中心、功能与诊断成像及研究中心，哥本哈根大学医院-阿迈厄斯和赫维多尔，哥本哈根，丹麦） ； Massachusetts Alzheimer’s Disease Research Center at MGH & HMS（马萨诸塞州总医院（MGH）及哈佛医学院（HMS）的阿尔茨海默病研究中心） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Pathology Department at MGH & HMS（马萨诸塞州总医院（MGH）及哈佛医学院（HMS）的病理部门） ； Neurology Department at MGH & HMS（马萨诸塞州总医院（MGH）及哈佛医学院（HMS）的神经病学部门） ； Department of（部门）
专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 RefFree通过学习图谱坐标实现无需参考的脑切片3D重建，适用于单个切片或部分堆栈，提升重建速度和准确性。
Template-Guided Reconstruction of Pulmonary Segments with Neural Implicit Functions
基于神经隐式函数的肺段模板引导重建
机构 * ELLIS Institute Finland（埃利斯研究所芬兰分所） ； Aalto University（阿alto大学） ； Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） ； University at Buffalo, SUNY（布法罗大学） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Yong Loo Lin School of Medicine, National University of Singapore（新加坡国立大学 Yong Loo Lin 医学院）
专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV、cs.GR
AI总结 本文提出基于神经隐式函数的肺段重建方法，通过变形可学习模板实现高精度重建，并开发Lung3D数据集提升评估效果。
Comments Manuscript accepted by Medical Image Analysis, 2025
FloraForge: LLM-Assisted Procedural Generation of Editable and Analysis-Ready 3D Plant Geometric Models For Agricultural Applications
FloraForge: 借助大语言模型的LLM辅助可编辑和分析准备的3D植物几何模型的程序化生成用于农业应用
机构 * Iowa State University（爱荷华州立大学） ； Purdue University（普渡大学）
专题命中 三维重建 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 FloraForge利用大语言模型辅助生成可编辑且适用于分析的3D植物几何模型，结合参数化表示与生物约束，实现农业应用中的高效建模与分析。
2. Gaussian Splatting 7 篇
GeoTexDensifier: Geometry-Texture-Aware Densification for High-Quality Photorealistic 3D Gaussian Splatting
GeoTexDensifier: 基于几何-纹理的高密度重建用于高质量光实3D高斯点云渲染
机构 * State Key Lab of CAD&CG, Zhejiang University（浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室）
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；3DGS(abstract)；point cloud(abstract)；novel view synthesis(abstract)
AI总结 GeoTexDensifier通过结合几何和纹理感知策略，实现高质量的3D高斯点云重建，提升渲染质量。
Comments 14 pages, 9 figures, 2 table
OUGS: Active View Selection via Object-aware Uncertainty Estimation in 3DGS
OUGS: 通过对象感知不确定性估计实现3DGS中的主动视图选择
专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(title,abstract)；Gaussian Splatting(abstract)；novel view synthesis(abstract)；分类 cs.CV、cs.GR
AI总结 OUGS通过对象感知的不确定性估计，改进3DGS的主动视图选择，提升特定对象的重建质量和效率。
Comments Conditionally accepted to Eurographics 2026 (five reviewers)
Computer vision training dataset generation for robotic environments using Gaussian splatting
使用高斯点扩散生成机器人环境中的计算机视觉训练数据集
机构 * Institute of Engineering and Technology, Faculty of Physics, Astronomy and Informatics, Nicolaus Copernicus University in Toruń（工程与技术学院，物理、天文学与信息学学院，尼古拉·哥白尼大学）
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；3DGS(abstract)；分类 cs.CV、cs.GR
AI总结 本文提出利用3D高斯点扩散生成逼真机器人环境数据集，结合合成与真实数据提升目标检测与分割性能。
Comments Code available at: https://patrykni.github.io/UnitySplat2Data/
PoreTrack3D: A Benchmark for Dynamic 3D Gaussian Splatting in Pore-Scale Facial Trajectory Tracking
PoreTrack3D: 一个动态3D高斯散射在孔尺度非刚性3D面部轨迹跟踪中的基准
机构 * School of Automation, Guangdong University of Technology（广东工业大学自动化学院）
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 PoreTrack3D是首个用于孔尺度非刚性3D面部轨迹跟踪的动态3D高斯散射基准，通过分析细微皮肤运动推进细粒度面部表情研究。
Towards Physically Executable 3D Gaussian for Embodied Navigation
迈向可物理执行的3D高斯用于具身导航
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Manycore Tech Inc（Manycore科技公司） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学）
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(abstract)；3DGS(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 SAGE-3D通过引入语义和物理对齐的3D高斯环境，提升视觉-语言导航任务的可执行性和泛化能力。
Comments Project Page: https://sage-3d.github.io/
Fast 2DGS: Efficient Image Representation with Deep Gaussian Prior
快速2DGS：基于深度高斯先验的高效图像表示
机构 * Clemson University（克莱姆森大学） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学）
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 Fast-2DGS通过深度高斯先验和属性回归网络，实现高效且高质量的图像表示，减少计算成本并提升实时渲染能力。
TimeWalker: Personalized Neural Space for Lifelong Head Avatars
TimeWalker: 为终身头像的个性化神经空间
机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； CUHK（香港中文大学）
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 TimeWalker通过个性化神经空间实现终身头像的重建与动画，结合动态神经基融合模块和2D高斯点散射技术，实现真实感的面部表情和年龄变化建模。
Comments Project Page: https://timewalker2025.github.io/timewalker.github.io/
3. 点云 11 篇
Dataset Distillation of 3D Point Clouds via Distribution Matching
通过分布匹配进行3D点云的数据集蒸馏
机构 * Ulsan National Institute of Science and Technology（乌山国家科学研究院）
专题命中 点云 ：point cloud(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出了一种基于分布匹配的3D点云数据集蒸馏方法，通过优化几何结构和方向，解决点云语义错位和旋转变化问题，提升蒸馏效果。
FractalCloud: A Fractal-Inspired Architecture for Efficient Large-Scale Point Cloud Processing
FractalCloud: 一种受分形启发的高效大规模点云处理架构
专题命中 点云 ：point cloud(title,abstract)
AI总结 FractalCloud通过分形启发的架构实现高效大规模点云处理，显著提升速度与能效。
Comments Accepted for publication in HPCA2026. Codes are released at https://github.com/Yuzhe-Fu/FractalCloud
Less Is More: Sparse and Cooperative Perturbation for Point Cloud Attacks
少即是多：用于点云攻击的稀疏与协作扰动
专题命中 点云 ：point cloud(title,abstract)
AI总结 本文提出SCP框架，通过稀疏且协作的点扰动方法，实现高攻击成功率和更强的对抗效果，适用于点云攻击场景。
Comments Accepted by AAAI'2026 (Oral)
A Graph Attention Network-Based Framework for Reconstructing Missing LiDAR Beams
基于图注意力网络的缺失激光雷达束重建框架
机构 * Computer Information Technology Department, SUNY Morrisville（SUNY Morrisville 计算机信息科技系） ； Electrical and Computer Engineering Department, Portland State University（波特兰州立大学电气与计算机工程系） ； Electrical and Computer Engineering Department, Lawrence Technological University（劳伦斯技术大学电气与计算机工程系）
专题命中 点云 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出基于图注意力网络的框架，通过点云几何数据恢复旋转激光雷达中因硬件老化等导致的垂直束丢失，实现高精度重建与快速推理。
INDOOR-LiDAR: Bridging Simulation and Reality for Robot-Centric 360 degree Indoor LiDAR Perception -- A Robot-Centric Hybrid Dataset
INDOOR-LiDAR: 联接仿真与现实以提升机器人中心的360度室内LiDAR感知 -- 一个机器人中心的混合数据集
专题命中 点云 ：point cloud(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 INDOOR-LIDAR通过融合仿真与真实数据，为机器人感知研究提供了一个可扩展、真实且可重复的混合数据集，用于提升复杂室内环境中的感知能力。
A Lightweight 3D Anomaly Detection Method with Rotationally Invariant Features
一种具有旋转不变特征的轻量3D异常检测方法
机构 * College of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University（深圳大学计算机科学与软件工程学院） ； Shenzhen Audencia Financial Technology Institute, Shenzhen University（深圳大学深圳Audencia金融科技研究所） ； Audencia Nantes École de Management（Audencia南特商学院） ； School of Mathematics and Statistics, Changsha University of Science and Technology（长沙理工大学数学与统计学学院） ； Guangdong Provincial Key Laboratory of Intelligent Information Processing（广东省智能信息处理重点实验室） ； Software College, Northeastern University（东北大学软件学院） ； School of Artificial Intelligence, Shenzhen University（深圳大学人工智能学院）
专题命中 点云 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出了一种轻量级3D异常检测方法，通过旋转不变特征框架提升检测性能，实验显示在多个数据集上均取得显著效果。
Comments Preprint. Accept by Pattern Recognition
MR-COSMO: Visual-Text Memory Recall and Direct CrOSs-MOdal Alignment Method for Query-Driven 3D Segmentation
MR-COSMO：一种用于查询驱动3D分割的视觉-文本记忆召回与直接跨模态对齐方法
专题命中 点云 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 MR-COSMO通过视觉-文本记忆召回与直接跨模态对齐方法，在查询驱动的3D分割中实现几何与语义特征的精确融合，提升点云分割性能。
Comments Accepted by AAAI 2026. Copyright (c) 2026, Association for the Advancement of Artificial Intelligence (www.aaai.org). All rights reserved
Exploring Spatial-Temporal Representation via Star Graph for mmWave Radar-based Human Activity Recognition
通过星图探索毫米波雷达的人体活动识别中的时空表示
机构 * School of Computer Science and Informatics, University of Liverpool（计算机科学与信息学系，利物浦大学） ； School of Computer Science and Engineering, Southeast University（计算机科学与工程系，东南大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Knight Foundation School of Computing and Information Sciences, Florida International University（Knight基金会计算与信息科学系，佛罗里达国际大学）
专题命中 点云 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出基于星图和DDGNN的毫米波雷达人体活动识别方法，通过探索时空表示提升识别准确率，达到94.27%的分类精度。
TransBridge: Boost 3D Object Detection by Scene-Level Completion with Transformer Decoder
TransBridge: 通过变换解码器进行场景级补全提升3D目标检测
机构 * School of Computer Science, Beijing Institute of Technology（北京理工大学计算机科学学院） ； Robotics and Autonomous Driving Lab (RAL), Baidu Research（百度研究机器人与自动驾驶实验室） ； State Key Laboratory of Internet of Things for Smart City, Department of Computer and Information Science, University of Macau（澳门大学智能城市物联网国家重点实验室，计算机与信息科学系）
专题命中 点云 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 TransBridge通过变换解码器进行场景级补全，提升3D目标检测性能，实现稀疏区域特征增强和密集点云生成
Comments 12 pages, 9 figures
mmWEAVER: Environment-Specific mmWave Signal Synthesis from a Photo and Activity Description
mmWEAVER: 从照片和活动描述合成环境特定的毫米波信号
机构 * UNC Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校）
专题命中 点云 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 mmWeaver通过隐式神经表示和超网络，高效生成环境特定的毫米波信号，提升活动识别和姿态估计性能。
Comments Accepted at the IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision 2026 (WACV 2026)
Updatable Balanced Index for Fast On-device Search with Auto-selection Model
可更新的平衡索引用于设备端快速搜索与自动选择模型
专题命中 点云 ：point cloud(abstract)
AI总结 UnIS通过可更新的平衡索引和自动选择模型，提升设备端搜索效率，实现索引构造、插入和搜索的显著加速。
Comments Accepted for publication in the 42nd IEEE International Conference on Data Engineering (ICDE 2026). To appear
4. 新视角合成 3 篇
Charge: A Comprehensive Novel View Synthesis Benchmark and Dataset to Bind Them All
Charge：一个综合的新型视图合成基准和数据集，用于绑定所有内容
机构 * Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室）
专题命中 新视角合成 ：novel view synthesis(title,abstract)；3D vision(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 Charge数据集通过高保真RGB图像和多种互补模态，为视图合成和3D视觉研究提供丰富的基准测试资源。
Comments Project page: https://charge-benchmark.github.io/
Quantum Implicit Neural Representations for 3D Scene Reconstruction and Novel View Synthesis
量子隐式神经表示用于3D场景重建与新视角合成
机构 * Computer Vision Center Universitat Autònoma de Barcelona（自动理工学院计算机视觉中心）
专题命中 新视角合成 ：novel view synthesis(title)；NeRF(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 Q-NeRF通过混合量子-经典框架提升3D场景重建与新视角合成的性能，利用量子模块有效捕捉细尺度视角依赖外观。
Light-X: Generative 4D Video Rendering with Camera and Illumination Control
Light-X：具有摄像机和照明控制的生成式4D视频渲染
机构 * S-Lab, NTU（NTU的S-Lab） ； BAAI ； HUST（华中科技大学） ； AIR,THU（清华大学人工智能研究院） ； FNii, CUHKSZ（CUHKSZ的FNii） ； SJTU（上海交通大学） ； EIT (Ningbo)（宁波工程学院）
专题命中 新视角合成 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 Light-X通过联合控制摄像机轨迹和光照，实现高质量4D视频生成，优于现有方法。
Comments Project Page: https://lightx-ai.github.io/ , Code: https://github.com/TQTQliu/Light-X
5. 3D生成 1 篇
Feedforward 3D Editing via Text-Steerable Image-to-3D
通过文本可控的图像到3D进行前馈编辑
机构 * California Institute of Technology（加州理工学院）
专题命中 3D生成 ：3D generation(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 Steer3D通过文本可控的图像到3D生成方法，实现高效且准确的3D资产编辑，速度提升显著。
6. 空间理解 3 篇
D3D-VLP: Dynamic 3D Vision-Language-Planning Model for Embodied Grounding and Navigation
D3D-VLP：动态3D视觉-语言-规划模型用于具身接地与导航
机构 * School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学）
专题命中 空间理解 ：3D vision(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.RO
AI总结 D3D-VLP通过动态3D链式思维和协同学习策略，实现具身接地与导航的高效统一，提升多任务导航性能。
Lemon: A Unified and Scalable 3D Multimodal Model for Universal Spatial Understanding
Lemon：一种统一且可扩展的3D多模态模型用于通用空间理解
机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学学院公园分校） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
专题命中 空间理解 ：spatial understanding(title)；point cloud(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 Lemon提出一种统一的Transformer架构，通过联合处理3D点云块和语言标记，实现空间-语言融合，提升3D多模态模型的可扩展性和性能。
How PARTs assemble into wholes: Learning the relative composition of images
如何将PART组合成整体：学习图像的相对组成
机构 * University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） ； Apple（苹果公司）
专题命中 空间理解 ：spatial understanding(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 PART通过连续相对变换学习图像的相对组成，优于基于网格的方法，在空间理解任务中表现更优。
7. SLAM与定位 1 篇
Traversability Aware Autonomous Navigation for Multi-Modal Mobility Morphobot (M4)
多模态移动形变机器人（M4）的可 traversability 自主导航
机构 * SiliconSynapse Lab（硅合成实验室）
专题命中 SLAM与定位 ：point cloud(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本研究提出了一种基于LiDAR的多模态移动形变机器人M4的可 traversability 自主导航框架，通过学习地形分析生成节能路径，提升地形适应能力。
Comments Master's thesis
