3D 视觉

NeVStereo: A NeRF-Driven NVS-Stereo Architecture for High-Fidelity 3D Tasks

NeVStereo: 一种基于NeRF的NVS-立体架构用于高保真3D任务

Pengcheng Chen, Yue Hu, Wenhao Li, Nicole M Gunderson, Andrew Feng, Zhenglong Sun, Peter Beerel, Eric J Seibel

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； CUHK-Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； USC Institute for Creative Technologies（南加州大学创意技术研究所） 纠错

专题命中 三维重建 ：NeRF(title,abstract)；3D reconstruction(abstract)；novel view synthesis(abstract)；分类 cs.CV、cs.GR

AI总结 NeVStereo通过结合NeRF和多视角深度估计，实现了高保真3D重建，显著提升了深度精度和网格质量。

FUSE-Flow: Scalable Real-Time Multi-View Point Cloud Reconstruction Using Confidence

FUSE-Flow：基于置信度的可扩展实时多视角点云重建

Chentian Sun

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

AI总结 FUSE-Flow通过自适应空间哈希加权聚合方法，实现高吞吐量低延迟的实时多视角点云重建，提升重建稳定性和几何保真度。

Comments A 5-page paper, prepared for submission to the 2026 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)

GIQ: Benchmarking 3D Geometric Reasoning of Vision Foundation Models with Simulated and Real Polyhedra

GIQ：基于模拟和真实多面体的3D几何推理视觉基础模型基准测试

Mateusz Michalkiewicz, Anekha Sokhal, Tadeusz Michalkiewicz, Piotr Pawlikowski, Mahsa Baktashmotlagh, Varun Jampani, Guha Balakrishnan

机构 * Rice University（里士大学） ； The University of Queensland（昆士兰大学） 纠错

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

AI总结 GIQ通过模拟和真实多面体评估视觉基础模型的3D几何推理能力，揭示了现有模型在几何理解上的不足。

Comments Accepted to ICLR 2026. Camera ready version

TrajVG: 3D Trajectory-Coupled Visual Geometry Learning

TrajVG：3D轨迹耦合视觉几何学习

Xingyu Miao, Weiguang Zhao, Tao Lu, Linning Xu, Mulin Yu, Yang Long, Jiangmiao Pang, Junting Dong

机构 * Durham University（杜伦大学） ； University of Liverpool（利物浦大学） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 TrajVG通过估计3D轨迹实现跨帧3D对应预测，结合几何一致性目标与自监督学习，提升多帧视频的3D重建性能。

GMAC: Global Multi-View Constraint for Automatic Multi-Camera Extrinsic Calibration

GMAC：全局多视图约束用于自动多摄像头外参校准

Chentian Sun

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

AI总结 GMAC通过隐式几何表示和多视图约束，实现多摄像头外参校准的高效准确估计，无需显式3D重建或手动校准。

Comments A 5-page paper with 1 figure, prepared for submission to the 2026 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)

QuantumGS: Quantum Encoding Framework for Gaussian Splatting

QuantumGS: 用于高斯点云的量子编码框架

Grzegorz Wilczyński, Rafał Tobiasz, Paweł Gora, Marcin Mazur, Przemysław Spurek

机构 * Jagiellonian University（雅盖隆大学） ； IDEAS Research Institute（IDEAS研究 institutes） 纠错

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

AI总结 QuantumGS通过引入量子电路提升高斯点云在高频率视点依赖效果捕捉中的表现，实现更高表达能力和泛化能力。

SharpTimeGS: Sharp and Stable Dynamic Gaussian Splatting via Lifespan Modulation

SharpTimeGS: 通过寿命调节实现锐利且稳定的动态高斯点云

Zhanfeng Liao, Jiajun Zhang, Hanzhang Tu, Zhixi Wang, Yunqi Gao, Hongwen Zhang, Yebin Liu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Beijing Normal University（北京师范大学） ； Central China Normal University（华中师范大学） 纠错

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

AI总结 SharpTimeGS通过寿命调节实现动态高斯点云的锐利稳定建模，提升长期稳定性并保持动态保真度，实现实时4K渲染。

REArtGS++: Generalizable Articulation Reconstruction with Temporal Geometry Constraint via Planar Gaussian Splatting

REArtGS++: 通过平面高斯散射的时序几何约束实现通用的关节重建

Di Wu, Liu Liu, Anran Huang, Yuyan Liu, Qiaojun Yu, Shaofan Liu, Liangtu Song, Cewu Lu

机构 * Hefei Institutes of Physical Science, Chinese Academy of Sciences（合肥物理科学研究院，中国科学院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； RoboticsX, Tencent（腾讯机器人院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 REArtGS++通过引入时序几何约束和平面高斯散射，提升关节物体在不同状态下的通用表面重建和参数估计能力。

Comments 10 pages, 7 figures

SpikeGS: Learning 3D Gaussian Fields from Continuous Spike Stream

SpikeGS: 从连续尖峰流中学习3D高斯场

Jinze Yu, Xin Peng, Zhengda Lu, Laurent Kneip, Yiqun Wang

机构 * College of Computer Science, Chongqing University, Chongqing, China（重庆大学计算机学院） ； Motovis Co., Ltd., Shanghai, China（Motovis公司） ； University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院大学） ； Mobile Perception Lab, ShanghaiTech University, Shanghai, China（上海科技大学移动感知实验室） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(abstract)；point cloud(abstract)；novel view synthesis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 SpikeGS通过从连续尖峰流中学习3D高斯场，实现了高鲁棒性和高质量的实时渲染，适用于低光环境下精细纹理的视图合成。

Comments Accepted by ACCV 2024

Efficient Scene Modeling via Structure-Aware and Region-Prioritized 3D Gaussians

通过结构感知和区域优先的3D高斯实现高效场景建模

Guangchi Fang, Bing Wang

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Mini-Splatting2框架，通过结构感知分布和区域优先优化，实现高效且高保真的3D高斯场景建模。

StyleMe3D: Stylization with Disentangled Priors by Multiple Encoders on 3D Gaussians

StyleMe3D: 通过多编码器在3D高斯上实现解耦先验的风格化

Cailin Zhuang, Yaoqi Hu, Xuanyang Zhang, Wei Cheng, Jiacheng Bao, Shengqi Liu, Yiying Yang, Xianfang Zeng, Gang Yu, Ming Li

机构 * ShanghaiTech University（上海科技大学） ； StepFun ； AIGC Research（AIGC研究院） ； Guangming Laboratory（光明实验室） 纠错

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

AI总结 StyleMe3D通过多编码器在3D高斯上实现解耦先验的风格化，利用动态风格分数蒸馏和多模态对齐策略提升风格迁移效果。

Comments 18 pages; Project page: https://styleme3d.github.io/

PIRATR: Parametric Object Inference for Robotic Applications with Transformers in 3D Point Clouds

PIRATR：基于变换器的参数化物体推理用于机器人应用的3D点云

Michael Schwingshackl, Fabio F. Oberweger, Mario Niedermeyer, Huemer Johannes, Markus Murschitz

机构 * AIT Austrian Institute of Technology Center for Vision, Automation & Control（奥地利技术研究院视觉、自动化与控制中心） 纠错

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

AI总结 PIRATR通过端到端3D点云检测框架，结合变换器实现参数化物体的6自由度姿态和属性估计，适用于机器人应用。

Comments 8 Pages, 11 Figures, Accepted at 2026 IEEE International Conference on Robotics & Automation (ICRA) Vienna

Mapper-GIN: Lightweight Structural Graph Abstraction for Corrupted 3D Point Cloud Classification

Mapper-GIN：轻量级结构图抽象用于腐蚀3D点云分类

Jeongbin You, Donggun Kim, Sejun Park, Seungsang Oh

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

AI总结 Mapper-GIN通过区域图抽象和GIN信息传递，在腐蚀环境下实现轻量级3D点云分类的鲁棒性。

IDSOR: Intensity- and Distance-Aware Statistical Outlier Removal for Weather-Robust LiDAR Point Clouds

IDSOR：基于强度和距离的统计异常点去除用于抗天气的LiDAR点云

Chenyang Yan, Mats Bengtsson

专题命中 点云 ：point cloud(title,abstract)

AI总结 IDSOR通过结合强度和距离信息，有效去除天气引起的LiDAR点云异常点，提升恶劣天气下的点云质量与感知性能。

NVS-HO: A Benchmark for Novel View Synthesis of Handheld Objects

NVS-HO：手持物体真实环境下的新型视图合成基准

Musawar Ali, Manuel Carranza-García, Nicola Fioraio, Samuele Salti, Luigi Di Stefano

机构 * University of Bologna（博洛尼亚大学） ； University of Sevilla（塞维利亚大学） 纠错

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

AI总结 NVS-HO是一个针对真实环境中仅使用RGB输入进行手持物体新型视图合成的基准，通过两种互补的RGB序列和基于NeRF和高斯点绘的模型训练，评估当前方法的性能差距并推动技术进步。

PoseGaussian: Pose-Driven Novel View Synthesis for Robust 3D Human Reconstruction

PoseGaussian: 用于鲁棒3D人体重建的姿态驱动新视角合成

Ju Shen, Chen Chen, Tam V. Nguyen, Vijayan K. Asari

机构 * University of Dayton（戴维森大学） ； University of Central Florida（佛罗里达中央大学） 纠错

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

AI总结 PoseGaussian通过融合姿态信息提升3D人体重建的鲁棒性和效率，实现100 FPS实时渲染。

VGGT-Motion: Motion-Aware Calibration-Free Monocular SLAM for Long-Range Consistency

VGGT-Motion：具有运动感知的校准自由单目SLAM用于长距离一致性

Zhuang Xiong, Chen Zhang, Qingshan Xu, Wenbing Tao

机构 * National Key Laboratory of Science and Technology on Multi-spectral Information Processing（科学与技术多光谱信息处理国家重点实验室） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； College of Computing and Data Science（计算与数据科学学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 SLAM与定位 ：3D vision(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 VGGT-Motion通过运动感知子地图构造和锚点驱动的直接Sim(3)对齐策略，实现了高效且稳健的校准自由单目SLAM，提升了长距离轨迹的精度和效率。