3D 视觉

PLANA3R: Zero-shot Metric Planar 3D Reconstruction via Feed-Forward Planar Splatting

PLANA3R: 通过前馈平面撒点实现零样本度量平面三维重建

Changkun Liu, Bin Tan, Zeran Ke, Shangzhan Zhang, Jiachen Liu, Ming Qian, Nan Xue, Yujun Shen, Tristan Braud

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Wuhan University（武汉大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

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

AI总结 PLANA3R通过前馈平面撒点实现零样本度量平面三维重建，无需显式平面监督，适用于大规模立体数据集。

Comments Camera-ready version of a paper in 39th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025). The project page is available at: https://lck666666.github.io/plana3r

High-fidelity 3D Reconstruction of Solar Coronal Physics with the Updated CROBAR Method

高保真太阳日冕物理的3D重建：更新的CROBAR方法

Joseph Plowman, Daniel B. Seaton, Amir Caspi, J. Marcus Hughes, Matthew J. West

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(title)

AI总结 本文提出了一种改进的CROBAR方法，用于高保真太阳日冕物理的3D重建，并通过多视角数据验证其有效性。

Comments 18 Pages, 14 Figures, to be submitted to ApJ

Journal ref The Astrophysical Journal, Vol. 997, Issue 2, 293 (17pp); 2026 February 1

GeoDiff3D: Self-Supervised 3D Scene Generation with Geometry-Constrained 2D Diffusion Guidance

GeoDiff3D: 基于几何约束的2D扩散引导的自监督3D场景生成

Haozhi Zhu, Miaomiao Zhao, Dingyao Liu, Runze Tian, Yan Zhang, Jie Guo, Fenggen Yu

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Simon Fraser university（西蒙弗雷泽大学） 纠错

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

AI总结 GeoDiff3D通过几何约束的2D扩散模型和自监督机制，实现高效且高质量的3D场景生成，减少对标注数据的依赖，提升复杂场景的生成质量。

Size Matters: Reconstructing Real-Scale 3D Models from Monocular Images for Food Portion Estimation

尺寸至关重要：从单目图像重建真实尺度的3D模型以估计食物分量

Gautham Vinod, Bruce Coburn, Siddeshwar Raghavan, Jiangpeng He, Fengqing Zhu

机构 * Purdue University（普渡大学） ； Indiana University（印第安纳大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种从单目图像重建真实尺度3D模型的方法，以提高食物分量估计的精度，实验表明其在体积估计误差上显著优于现有技术。

FreeFix: Boosting 3D Gaussian Splatting via Fine-Tuning-Free Diffusion Models

FreeFix: 通过无微调扩散模型提升3D高斯散射

Hongyu Zhou, Zisen Shao, Sheng Miao, Pan Wang, Dongfeng Bai, Bingbing Liu, Yiyi Liao

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； University of Maryland, College Park（马里兰大学学院 park 分校） ； Huawei（华为） 纠错

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

AI总结 FreeFix通过无微调扩散模型提升3D高斯散射，实现高质量视图合成与强泛化能力。

Comments Our project page is at https://xdimlab.github.io/freefix

Fast Converging 3D Gaussian Splatting for 1-Minute Reconstruction

快速收敛的3D高斯点撒法用于1分钟重建

Ziyu Zhang, Tianle Liu, Diantao Tu, Shuhan Shen

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title)；3DGS(abstract,comments)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出了一种快速收敛的3D高斯点撒方法，通过两阶段方案在1分钟内实现高保真重建，取得PSNR 28.43的优异成绩。

Comments First Rank of SIGGRAPH Asia 2025 3DGS Challenge. Code available at https://github.com/will-zzy/siggraph_asia

WaveletGaussian: Wavelet-domain Diffusion for Sparse-view 3D Gaussian Object Reconstruction

WaveletGaussian: 基于小波域的稀疏视角3D高斯物体重建

Hung Nguyen, Runfa Li, An Le, Truong Nguyen

机构 * Video Processing Lab, UC San Diego（UC San Diego视频处理实验室） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：NeRF(abstract)；Gaussian Splatting(abstract)；3DGS(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 WaveletGaussian通过将扩散模型应用于小波域的低分辨率子带，结合高效在线随机掩码策略，实现了更高效的稀疏视角3D高斯物体重建。

Comments Accepted to ICASSP 2026

Dense-SfM: Structure from Motion with Dense Consistent Matching

密集结构从运动：基于密集一致匹配的结构从运动

JongMin Lee, Sungjoo Yoo

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(abstract)；3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 Dense-SfM通过密集匹配和多视图核化匹配模块，提升多视角图像中3D重建的精度和密度。

GRTX: Efficient Ray Tracing for 3D Gaussian-Based Rendering

GRTX: 3D高斯基渲染的高效光线追踪

Junseo Lee, Sangyun Jeon, Jungi Lee, Junyong Park, Jaewoong Sim

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

AI总结 GRTX通过软件和硬件优化，提升3D高斯基渲染的光线追踪效率，减少加速结构和遍历开销，显著提升性能。

Comments To appear at the 32nd International Symposium on High-Performance Computer Architecture (HPCA 2026)

Reliable Topology for Dynamic Data: Mathematical Foundations and Applications

动态数据的可靠拓扑：数学基础与应用

Chad M. Topaz

专题命中 Gaussian Splatting ：point cloud(abstract)

AI总结 本文提出了一种条件稳定性理论，为动态数据中的Crocker图提供精确不变性和有限变化保障，揭示了稳定性阈值与几何关系。

Range Image-Based Implicit Neural Compression for LiDAR Point Clouds

基于范围图像的隐式神经压缩用于LiDAR点云

Akihiro Kuwabara, Sorachi Kato, Toshiaki Koike-Akino, Takuya Fujihashi

机构 * Graduate School of Information Science and Technology（信息科学与技术研究生学校） ； The University of Osaka（大阪大学） ； Mitsubishi Electric Research Laboratories (MERL)（三菱电机研究实验室（MERL）） 纠错

专题命中 点云 ：point cloud(title,abstract)；3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出基于隐式神经表示的范围图像压缩方法，通过分割深度和掩码图像并采用模型剪枝和量化技术，实现对LiDAR点云的高效压缩。

Comments Accepted for publication in IEEE Access

Journal ref IEEE Access, vol. 14, pp. 10262-10275, 2026

Quartet of Diffusions: Structure-Aware Point Cloud Generation through Part and Symmetry Guidance

四重扩散：通过部件和对称性指导的结构感知点云生成

Chenliang Zhou, Fangcheng Zhong, Weihao Xia, Albert Miao, Canberk Baykal, Cengiz Oztireli

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

AI总结 四重扩散通过部件和对称性指导，实现了结构感知的点云生成，首次在生成过程中整合并强制执行对称性和部件先验。

Dynamic Novel View Synthesis in High Dynamic Range

高动态范围动态新视角合成

Kaixuan Zhang, Zhipeng Xiong, Minxian Li, Mingwu Ren, Jiankang Deng, Xiatian Zhu

机构 * Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； Imperial College London（帝国理工学院） ； University of Surrey（萨里大学） 纠错

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

AI总结 本文提出HDR-4DGS方法，通过动态色调映射模块实现高动态范围动态新视角合成，提升时间辐射一致性和空间颜色准确性。

Comments It has been accepted by ICLR 2026