3D 视觉

Med-PU: Point Cloud Upsampling for High-Fidelity 3D Medical Shape Reconstruction

Med-PU：用于高保真3D医学形状重建的点云上采样

Tongxu Zhang, Bei Wang

机构 * East China University of Science and Technology（东华大学） 纠错

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

AI总结 Med-PU通过整合体素分割与点云上采样，实现了高保真3D医学形状重建，提升了表面质量和解剖保真度，适用于多种解剖区域。

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

Revisiting 3D Reconstruction Kernels as Low-Pass Filters

重新审视3D重建核作为低通滤波器

Shengjun Zhang, Min Chen, Yibo Wei, Mingyu Dong, Yueqi Duan

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

AI总结 本文提出Jinc核和调制核，通过优化低通滤波特性提升3D重建的渲染性能。

Comments 14 pages, 5 figures

MoE3D: A Mixture-of-Experts Module for 3D Reconstruction

MoE3D: 一种用于3D重建的专家混合模块

Zichen Wang, Ang Cao, Liam J. Wang, Jeong Joon Park

机构 * University of Michigan（密歇根大学） 纠错

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

AI总结 MoE3D通过专家混合模块提升3D重建精度，有效减少边界伪影并提高整体重建效果，具有高效计算和良好泛化能力。

SlingBAG Pro: Accelerating point cloud-based iterative reconstruction for 3D photoacoustic imaging with arbitrary array geometries

SlingBAG Pro: 通过任意阵列几何加速基于点云的迭代重建用于3D光声成像

Shuang Li, Yibing Wang, Jian Gao, Chulhong Kim, Seongwook Choi, Yu Zhang, Qian Chen, Yao Yao, Changhui Li

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

AI总结 SlingBAG Pro通过任意阵列几何加速基于点云的3D光声成像重建，提升速度2.2倍。

OVSeg3R: Learn Open-vocabulary Instance Segmentation from 2D via 3D Reconstruction

OVSeg3R: 通过3D重建从2D学习开放词汇实例分割

Hongyang Li, Jinyuan Qu, Lei Zhang

机构 * South China University of Technology（南方科技大学） ； International Digital Economy Academy (IDEA)（国际数字经济学院） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 OVSeg3R通过3D重建技术，从2D模型学习开放词汇3D实例分割，提升模型性能和类别平衡性。

A Modular Framework for Single-View 3D Reconstruction of Indoor Environments

单视角室内环境3D重建的模块化框架

Yuxiao Li

机构 * Digital Humanities Lab（数字人文实验室） ； Photogrammetry and Remote Sensing Lab（摄影测量与遥感实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于扩散技术的模块化框架，用于单视角室内环境的3D重建，通过多个核心模块提升重建精度和质量。

Comments Master's thesis

A Fast Volumetric Capture and Reconstruction Pipeline for Dynamic Point Clouds and Gaussian Splats

一种用于动态点云和高斯溅射的快速体积分离与重建管道

Athanasios Charisoudis, Simone Croci, Lam Kit Yung, Pascal Frossard, Aljosa Smolic

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

AI总结 该研究提出了一种快速高效的体积分离与重建系统，能够处理RGB-D或RGB-only输入，生成点云和高斯溅射形式的3D表示，并通过开源框架促进可重复性和进一步研究。

Comments ACM SIGGRAPH European Conference on Visual Media Production (CVMP) 2025. Code available at: https://github.com/irc-hslu/capturestudio

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

Zhexi Peng, Kun Zhou, Tianjia Shao

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

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

Lin Tian, Jonathan Williams-Ramirez, Dina Zemlyanker, Lucas J. Deden-Binder, Rogeny Herisse, Theresa R. Connors, Mark Montine, Istvan N Huszar, Lilla Zöllei, Sean I. Young, Christine Mac Donald, C. Dirk Keene, Derek H. Oakley, Bradley T. Hyman, Oula Puonti, Matthew S. Rosen, Juan Eugenio Iglesias

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） 纠错

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。

TraceFlow: Dynamic 3D Reconstruction of Specular Scenes Driven by Ray Tracing

TraceFlow: 通过光线追踪驱动的动态3D重建

Jiachen Tao, Junyi Wu, Haoxuan Wang, Zongxin Yang, Dawen Cai, Yan Yan

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

AI总结 TraceFlow通过残差材料增强的2D高斯点分布和混合渲染流水线，实现了动态镜面场景的高保真渲染，提升了复杂环境中的镜面反射效果。

A PCA Based Model for Surface Reconstruction from Incomplete Point Clouds

基于PCA的不完整点云表面重建模型

Hao Liu

机构 * Department of Mathematics, Hong Kong Baptist University（香港 Baptist 大学数学系） 纠错

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

AI总结 本文提出基于PCA的模型，用于从不完整点云数据中重建表面，通过估计法线信息和操作分裂方法提升重建效果。

Auto3R: Automated 3D Reconstruction and Scanning via Data-driven Uncertainty Quantification

Auto3R: 通过数据驱动的不确定性量化实现自动化3D重建与扫描

Chentao Shen, Sizhe Zheng, Bingqian Wu, Yaohua Feng, Yuanchen Fei, Mingyu Mei, Hanwen Jiang, Xiangru Huang

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

AI总结 Auto3R通过数据驱动的不确定性量化方法，实现对非兰伯特和镜面材料物体的全自动3D扫描与重建，提升真实世界3D物体数字化效率。

DINO-RotateMatch: A Rotation-Aware Deep Framework for Robust Image Matching in Large-Scale 3D Reconstruction

DINO-RotateMatch：一种面向大规模3D重建的鲁棒图像匹配深度框架

Kaichen Zhang, Tianxiang Sheng, Xuanming Shi

机构 * Beijing National Day School（北京国家日学校） ； No.2 High School of East China Normal University（华东师范大学第二中学） ； CodingFuture Research Center（CodingFuture研究中心） 纠错

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

AI总结 DINO-RotateMatch通过结合自监督全局描述符与旋转增强的局部匹配，提升大规模3D重建中的图像匹配鲁棒性与可扩展性。

Comments 9 pages, 5 figures, 1 table

Memory-Guided Point Cloud Completion for Dental Reconstruction

基于记忆的点云补全用于牙科重建

Jianan Sun, Yukang Huang, Dongzhihan Wang, Mingyu Fan

机构 * College of Information and Intelligent Science, Donghua University, Shanghai, China（信息与智能科学学院，东华大学，上海，中国） ； Institute of Artificial Intelligence, Shanghai University, Shanghai, China（人工智能研究院，上海大学，上海，中国） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于记忆的点云补全方法，通过整合可学习的原型记忆来稳定缺失区域推断并提升牙科点云重建的准确性。

Ov3R: Open-Vocabulary Semantic 3D Reconstruction from RGB Videos

Ov3R：从RGB视频流中进行开放词汇语义3D重建

Ziren Gong, Xiaohan Li, Fabio Tosi, Jiawei Han, Stefano Mattoccia, Jianfei Cai, Matteo Poggi

机构 * University of Bologna（博洛尼亚大学） ； USTC（中科大） ； BIT（北京理工） ； Monash University（墨尔本大学） 纠错

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

AI总结 Ov3R通过结合CLIP语义和融合描述符，实现从RGB视频流中进行开放词汇语义3D重建，提升空间人工智能的实时性和语义感知能力。

HeartFormer: Semantic-Aware Dual-Structure Transformers for 3D Four-Chamber Cardiac Point Cloud Reconstruction

HeartFormer：用于3D四腔心脏点云重建的语义感知双结构变换器

Zhengda Ma, Abhirup Banerjee

机构 * Institute of Biomedical Engineering, Department of Engineering Science, University of Oxford, UK（生物医学工程研究所，工程科学系，牛津大学，英国） 纠错

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

AI总结 HeartFormer通过语义感知双结构变换器网络和几何特征细化网络，实现3D四腔心脏点云的高保真重建，并构建首个大规模心脏数据集验证其性能。

Point3R: Streaming 3D Reconstruction with Explicit Spatial Pointer Memory

Point3R: 基于显式空间指针记忆的流式3D重建

Yuqi Wu, Wenzhao Zheng, Jie Zhou, Jiwen Lu

机构 * Department of Automation, Tsinghua University（自动化系，清华大学） 纠错

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

AI总结 Point3R通过显式空间指针记忆实现高效的流式3D重建，提升密集重建的精度与效率。

Comments Code is available at: https://github.com/YkiWu/Point3R

Fin3R: Fine-tuning Feed-forward 3D Reconstruction Models via Monocular Knowledge Distillation

Fin3R：通过单目知识蒸馏细调馈送式3D重建模型

Weining Ren, Hongjun Wang, Xiao Tan, Kai Han

机构 * Visual AI Lab, The University of Hong Kong（香港大学视觉人工智能实验室） ； Department of Computer Vision Technology (VIS), Baidu Inc.（百度公司计算机视觉技术部） 纠错

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

AI总结 Fin3R通过单目知识蒸馏细调馈送式3D重建模型，提升几何精度和鲁棒性，仅增加微小权重。

Comments NeurIPS 2025

Multi-Agent Monocular Dense SLAM With 3D Reconstruction Priors

多智能体单目密集SLAM与3D重建先验

Yuchen Zhou, Haihang Wu

机构 * Xi'an Jiaotong-Liverpool University（西安交通大学利物浦大学） ； Southeast University（东南大学） 纠错

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

AI总结 本文提出首个多智能体单目密集SLAM系统，通过学习3D重建先验提升效率和精度。

Active3D: Active High-Fidelity 3D Reconstruction via Hierarchical Uncertainty Quantification

Active3D: 通过分层不确定性量化实现主动高保真3D重建

Yan Li, Yingzhao Li, Gim Hee Lee

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

AI总结 Active3D通过分层不确定性量化实现高保真3D重建，结合隐式-显式表示和不确定性驱动的探索策略，提升重建精度与效率。

Ref-SAM3D: Bridging SAM3D with Text for Reference 3D Reconstruction

Ref-SAM3D: 通过文本连接SAM3D与参考3D重建

Yun Zhou, Yaoting Wang, Guangquan Jie, Jinyu Liu, Henghui Ding

机构 * Institute of Big Data, College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（大数据研究院，计算机科学与人工智能学院，复旦大学） 纠错

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

AI总结 Ref-SAM3D通过引入文本描述作为先验，实现基于单张图像的文本引导3D重建，提升零样本重建性能。

Comments Code: https://github.com/FudanCVL/Ref-SAM3D

CUPID: Generative 3D Reconstruction via Joint Object and Pose Modeling

CUPID：通过联合物体和姿态建模实现生成式3D重建

Binbin Huang, Haobin Duan, Yiqun Zhao, Zibo Zhao, Yi Ma, Shenghua Gao

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Transcengram ； Tencent（腾讯） 纠错

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

AI总结 CUPID通过联合建模物体和姿态，实现高保真3D重建，优于现有方法，在PSNR和Chamfer距离上分别提升3 dB和10%。

Comments project page at https://cupid3d.github.io

Muskie: Multi-view Masked Image Modeling for 3D Vision Pre-training

Muskie：多视图遮蔽图像建模用于3D视觉预训练

Wenyu Li, Sidun Liu, Peng Qiao, Yong Dou, Tongrui Hu

机构 * National University of Defense Technology（国防科技大学） 纠错

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

AI总结 Muskie通过多视图遮蔽图像建模方法，无需3D监督即可学习视图不变特征和几何理解，提升3D视觉任务性能。

MuM: Multi-View Masked Image Modeling for 3D Vision

MuM：多视图遮蔽图像建模用于三维视觉

David Nordström, Johan Edstedt, Fredrik Kahl, Georg Bökman

机构 * Chalmers University of Technology（查尔姆斯理工大学） ； Linköping University（林肯大学） ； University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） 纠错

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

AI总结 MuM通过扩展遮蔽自动编码方法，学习适用于三维视觉的多视图特征，在多个下游任务中超越了DINOv3和CroCo v2。

Self-Supervised Implicit Attention Priors for Point Cloud Reconstruction

Kyle Fogarty, Chenyue Cai, Jing Yang, Zhilin Guo, Cengiz Öztireli

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

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

Comments Accepted at 3DV 2026

Accurate and Efficient Surface Reconstruction from Point Clouds via Geometry-Aware Local Adaptation

Eito Ogawa, Taiga Hayami, Hiroshi Watanabe

机构 * School of FSE, Waseda University（Waseda大学FSE学院） ； Graduate School of FSE, Waseda University（Waseda大学FSE研究生院） 纠错

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

Comments 4 pages

ProcGen3D: Learning Neural Procedural Graph Representations for Image-to-3D Reconstruction

Xinyi Zhang, Daoyi Gao, Naiqi Li, Angela Dai

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

Comments Project Page: https://xzhang-t.github.io/project/ProcGen3D/

Adaptive 3D Reconstruction via Diffusion Priors and Forward Curvature-Matching Likelihood Updates

Seunghyeok Shin, Dabin Kim, Hongki Lim

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Inha University（电子与计算机工程系，延世大学） 纠错

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

D$^2$USt3R: Enhancing 3D Reconstruction for Dynamic Scenes

Jisang Han, Honggyu An, Jaewoo Jung, Takuya Narihira, Junyoung Seo, Kazumi Fukuda, Chaehyun Kim, Sunghwan Hong, Yuki Mitsufuji, Seungryong Kim

机构 * KAIST AI（韩国国立科学技术院人工智能研究所） ； Sony AI（索尼人工智能实验室） ； ETH Zürich AI Center, CVG, PRS（苏黎世联邦理工学院人工智能中心、计算机视觉组、人机交互组） ； Sony Group Corporation（索尼集团） 纠错

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

Comments NeurIPS 2025; project page: https://cvlab-kaist.github.io/DDUSt3R/