3D 视觉

Geo-NVS-w: Geometry-Aware Novel View Synthesis In-the-Wild with an SDF Renderer

Geo-NVS-w：基于SDF渲染器的野外几何感知新视角合成

Anastasios Tsalakopoulos, Angelos Kanlis, Evangelos Chatzis, Antonis Karakottas, Dimitrios Zarpalas

机构 * Centre for Research and Technology Hellas (CERTH)（希腊研究中心与技术中心） 纠错

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

AI总结 Geo-NVS-w通过SDF渲染器实现野外高保真新视角合成，采用几何保持损失提升细节精度，显著降低能耗。

Comments Presented at the ICCV 2025 Workshop on Large Scale Cross Device Localization

Volume Encoding Gaussians: Transfer Function-Agnostic 3D Gaussians for Volume Rendering

体积编码高斯：用于体积渲染的无转移函数依赖的3D高斯

Landon Dyken, Andres Sewell, Will Usher, Nathan Debardeleben, Steve Petruzza, Sidharth Kumar

专题命中 新视角合成 ：Gaussian Splatting(abstract)；3DGS(abstract)；novel view synthesis(abstract)；分类 cs.GR

AI总结 提出体积编码高斯方法，通过无转移函数依赖的3D高斯表示实现高效体积渲染，优于现有方法并节省资源。

RAVEN: Erasing Invisible Watermarks via Novel View Synthesis

RAVEN：通过新颖的视角合成消除不可见水印

Fahad Shamshad, Nils Lukas, Karthik Nandakumar

机构 * MBZUAI, UAE（阿联酋MBZUAI） ； Michigan State University, USA（美国密歇根州立大学） 纠错

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

AI总结 RAVEN通过新颖的视角合成方法，在不依赖检测器或水印知识的情况下，实现了对多种水印方案的高效抑制，提升了水印去除的鲁棒性。

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