3D 视觉

CameraAnything: Refilming Videos with Arbitrary Camera Control

CameraAnything：使用任意相机控制重新拍摄视频

Yixuan Li, Yanhong Zeng, Ka Leong Cheng, Jiayi Zhu, Hanlin Wang, Wen Wang, Yihao Meng, Hao Ouyang, Qiuyu Wang, Yue Yu, ZiDong Wang, Yiyuan Zhang, Yujun Shen, Dahua Lin

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 CameraAnything是用于相机控制视频编辑的统一框架，采用逐像素普吕克光线注入等方法联合控制相机参数，开发合成管道克服数据稀缺，能在单过程中实现多种视频编辑操作，为视频制作提供实用价值。

Comments Project page: https://yixuanli98.github.io/cameraanything/

RoadVGGT: Road-Structure-Aware Feed-Forward Road Surface Reconstruction

RoadVGGT：基于道路结构感知的前馈式路面重建

Han Jiao, Chen Liu, Jiakai Sun, Zhanjie Zhang, Mengyuan Yang, Yimeng Li, Mofan Zhou, Kun Zhan, Lei Zhao

专题命中 三维重建 ：novel view synthesis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对现有道路重建方法需逐场景训练及场景依赖覆盖设计的局限，提出RoadVGGT框架，利用几何基础模型结合多视图图像等，经高斯头预测、坐标对齐及融合等重建紧凑高斯路面，提升多方面性能，证明几何基础模型在路面重建中的潜力。

Metric Surface Reconstruction of Neurosurgical Scenes from Monocular Operating Microscope Images and Microscope Pose

从单目手术显微镜图像和显微镜位姿重建神经外科场景的度量曲面

Thomas Bucher, Didier Neuenschwander, Thomas Petutschnigg, Michael Murek, David Bervini, Andreas Raabe, Manuela Eugster

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

AI总结 研究能否从单目手术显微镜图像和位姿数据重建神经外科场景的三维几何度量，利用预训练模型估计深度、泊松曲面重建点云成网格，结果显示该方法在模型设置中有技术可行性，支持相关手术技术进一步发展。

RAD: A Dataset and Benchmark for Real-Life Anomaly Detection with Robotic Observations

RAD：面向机器人观测的真实异常检测数据集与基准

Kaichen Zhou, Xinhai Chang, Taewhan Kim, Jiadong Zhang, Yang Cao, Chufei Peng, Fangneng Zhan, Hao Zhao, Hao Dong, Kai Ming Ting, Ye Zhu

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Peking University（北京大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Great Bay University（大湾大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Deakin University（德克萨斯大学） 纠错

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

AI总结 提出RAD数据集，包含13类日常物体和4种缺陷，从60多个机器人视角在非受控光照下采集，用于评估2D特征、3D重建和视觉语言模型在姿态无关的异常检测中的表现，发现2D方法优于3D和VLM方法。

Latent Interpolation Learning Using Diffusion Models for Cardiac Volume Reconstruction

使用扩散模型进行心脏容积重建的潜在插值学习

Niklas Bubeck, Suprosanna Shit, Chen Chen, Can Zhao, Pengfei Guo, Dong Yang, Georg Zitzlsberger, Daguang Xu, Bernhard Kainz, Daniel Rueckert, Jiazhen Pan

机构 * School of Computation, Information and Technology, Technical University Munich（技术大学慕尼黑计算信息学院） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） ； Department of Quantitative Biomedicine, University of Zurich（苏黎世大学定量生物医学系） ； Institute of Biomedical Engineering, Department of Engineering Science, University of Oxford（牛津大学生物医学工程研究所） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； University of Sheffield（谢菲尔德大学） ； NVIDIA（英伟达） ； Department of Computing, Imperial College London（伦敦帝国学院计算机系） ； Department AIBE of Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg（埃尔兰根-纽伦堡大学AIBE系） ； School of Medicine, Klinikum Rechts der Isar, Technical University of Munich（慕尼黑技术大学医学院，莱纳特医院） 纠错

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

AI总结 针对心脏磁共振成像二维切片采集稀疏致容积信息不完整、现有重建方法有局限的问题，提出CaLID框架，创新采用基于扩散模型的插值方案、潜在空间高效计算法，仅用稀疏二维图像输入达SOTA，扩展到二维加时间数据，提升了重建质量和效率。

DAPM: UAV Monocular Depth Estimation from Any Height, Pitch, Roll and FOV

DAPM：从任意高度、俯仰、横滚和视场角进行无人机单目深度估计

Tong Ling, Wenhui Diao, Yingchao Feng, Hanbo Bi, Zhongyan Hou, Xian Sun

机构 * Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences（中国科学院空天信息创新研究院） ； School of Electronic, Electrical and Communication Engineering, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学电子电气与通信工程学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Key Laboratory of Target Cognition and Application Technology (TCAT), Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences（中国科学院空天信息创新研究院目标认知与应用技术重点实验室） 纠错

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

AI总结 研究针对无人机单目深度估计在多样视角和大尺度深度分布下的难题，提出DAPM模型，通过建立视角定量表示，引入IGD和PQB模块，在UAPD数据集上实验，该模型在深度和相机姿态估计方面达最优性能。

LSRM: High-Fidelity Object-Centric Reconstruction via Scaled Context Windows

LSRM：通过扩展上下文窗口实现高保真对象中心重建

Zhengqin Li, Cheng Zhang, Jakob Engel, Zhao Dong

机构 * Meta Reality Labs Research（Meta现实实验室） 纠错

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

AI总结 LSRM通过扩展上下文窗口提升3D重建精度，采用高效粗到细流程和3D感知空间路由机制，实现高质量纹理和外观恢复，优于现有最先进方法。

STEREOFLOW: Progressive Stereo Matching with StereoDiT and Transition Flow Matching

STEREOFLOW：基于StereoDiT和过渡流匹配的渐进式立体匹配

Hao Wang, Haoran Geng, Xiaotong Yang, Jing Tang, Songlin Wei, Linlong Lang, Yeying Jin, Zheng Zhu, Zhaoxin Fan, Biao Leng

机构 * School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Southern California（南加州大学） ； Google（谷歌公司） ； State Key Laboratory of Intelligent Manufacturing Equipment and Technology, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学智能制造装备与技术国家重点实验室） ； Tencent（腾讯公司） ； GigaAI（未知（可能是公司或组织，由于未找到确切对应中文名，按原文保留）） 纠错

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

AI总结 研究针对立体匹配问题，提出先验引导的生成框架StereoFlow，通过两阶段渐进级联匹配网络、像素扩散变压器StereoDiT和过渡流匹配实现高效优化，在多基准测试中取得多个最新结果，提升了立体匹配效果。

Comments 10 pages, 6 figures, submitted to TVCG

Crowd4D: Scene-Aware Monocular 4D Crowd Reconstruction

Crowd4D：场景感知单目4D人群重建

Hongbo Kang, Tianyi Zhou, Qingyang Yang, Hongwei Wen, Jing Huang, Yu-Kun Lai, Kun Li

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

AI总结 针对单目视频恢复大规模场景下4D人群运动的难题，提出Crowd4D框架，通过多阶段优化联合优化人群与场景，引入HSIP解决对齐问题、CSCR提升时间稳定性，实验证明其性能优于现有方法，可实现复杂场景下单目4D人群稳健重建。

IGGT4D: Streaming 4D Instance-Grounded Geometry Transformer

IGGT4D：流式4D实例关联几何变换器

Zhengyu Zou, Hao Li, Kuixuan Jiao, Liu Liu, Tingyang Xiao, Xiaolin Zhou, Fangzhou Hong, Zhizhong Su, Dingwen Zhang, Ziwei Liu

机构 * Horizon Robotics（地平线机器人公司） ； S-Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学S-Lab） ； Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center（合肥综合性国家科学中心人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 针对现实世界空间智能中视频流场景理解问题，提出IGGT4D流式实例关联几何变换器，通过因果时空建模更新统一表示，还构建数据集。实验证明其在长动态序列在线推理上优于现有基线。

Comments Project Page: https://iggt4d.github.io

Autoregressive B-Rep Shape Generation with Parametric Surfaces

基于参数曲面的自回归 B-Rep 形状生成

Dafei Qin, Rui Xu, Zeyu Shen, Kaichun Qiao, Hongyang Lin, Qixuan Zhang, Huaijin Pi, Lan Xu, Jingyi Yu, Wenping Wang, Taku Komura

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Deemos Technology Co., Ltd.（迪莫斯科技有限公司） ； Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Texas A&M University（德克萨斯A&M大学） 纠错

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

AI总结 研究提出 ParaCAD 自回归框架，用于点云条件 B-Rep 生成，直接在原生参数曲面上运行，通过以曲面为中心的令牌化编码面信息，先生成参数曲面再构建 B-Rep，实验证明其在多方面优于基于点的基线。

A Synthetic 3D Gear Dataset for Manufacturing Quality Inspection (MFGNet-Gear)

用于制造质量检测的合成3D齿轮数据集（MFGNet-Gear）

Ruo-Syuan Mei, Chenhui Shao

机构 * University of Michigan（密歇根大学） 纠错

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

AI总结 研究针对智能制造中基于深度学习的零件质量检测数据难题，提出构建MFGNet-Gear合成3D数据集，通过参数化生成齿轮几何形状与缺陷，涵盖多种设计和质量等级，提供标注数据，助力相关检测、学习及基准测试，推动3D计量学发展。

GAP-MLLM: Geometry-Aligned Pre-training for Activating 3D Spatial Perception in Multimodal Large Language Models

GAP-MLLM：几何对齐预训练以激活多模态大语言模型中的3D空间感知

Jiaxin Zhang, Junjun Jiang, Haijie Li, Youyu Chen, Kui Jiang, Dave Zhenyu Chen

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； School of Electronic and Computer Engineering, Peking University（北京大学电子与计算机工程学院） ； Huawei（华为） 纠错

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

AI总结 本文提出GAP-MLLM，通过几何对齐预训练激活多模态大语言模型中的3D空间感知，改进了传统方法在3D空间感知上的不足。

Comments Accepted by ECCV 2026. Project page: https://gapmllm.github.io/

ContactFusion: Stochastic Poisson Surface Maps from Visual and Contact Sensing

ContactFusion：基于视觉和接触传感的随机泊松曲面地图

Aditya Kamireddypalli, Joao Moura, Russell Buchanan, Matias Mattamala, Sethu Vijayakumar, Subramanian Ramamoorthy

机构 * School of Informatics, University of Edinburgh（信息学院，爱丁堡大学） ； Department of Mechanical and Mechatronics Engineering, University of Waterloo（机械与机电工程系，滑铁卢大学） 纠错

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

AI总结 研究针对机器人装配中场景理解噪声影响插入成功率的问题，提出ContactFusion方法，结合全局映射与局部接触信息，通过拒绝采样程序估计接触位置，将接触与视觉信息融合到SPSMap，验证了方法有效性并改善孔位估计。

Comments Version accepted to IROS2026

SeeSE3: Emergence of 3D Space in Vision Features

SeeSE3：视觉特征中3D空间的出现

Caroline Chen, Sayna Ebrahimi, Fedor Kitashov, Ming-Hsuan Yang, Leonidas Guibas, Viorica Pătrăucean, Maks Ovsjanikov

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 研究视觉基础模型构建的表征与3D欧几里得空间内在属性的关系，提出从拓扑和几何角度评估的探测器，发现自监督视觉模型有相关潜在子空间，并基于此提出“潜在空间导航”技术用于视觉里程计和定位。

Differentiable Polarized Path Tracing

可微偏振路径追踪

Pramod Rao, Jérémy Riviere, Xilong Zhou, Abhijeet Ghosh, Abhimitra Meka, Thabo Beeler, Marc Habermann, Christian Theobalt, Delio Vicini

机构 * Max Planck Institute for Informatics（马克斯·普朗克信息研究所） ； Saarland Informatics Campus（萨尔兰信息学园区） ； VIA Research Center（VIA研究中心） ； Google（谷歌） 纠错

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

AI总结 研究逆渲染问题，提出偏振感知的可微路径追踪方法，通过路径重放和局部缓存组合估计无偏梯度，能在复杂场景中高效稳定优化材质和光照参数，拓宽基于物理的逆渲染适用性。

Comments Accepted at ECCV 2026

Point Tracking in Surgery--The 2025 Surgical Tattoos in Infrared Challenge (STIRC2025)

手术中的点跟踪——2025年红外手术纹身挑战（STIRC2025）

Adam Schmidt, Mert Asim Karaoglu, Zijian Wu, Jiaming Zhang, Yuxin Chen, Tim Salcudean, Ho-Gun Ha, Minkang Jang, Kyungmin Jung, Ihsan Ullah, Hyunki Lee, Suresh Guttikonda, Sarah Latus, Alexander Schlaefer, Xinkai Zhao, Yuichiro Hayashi, Masahiro Oda, Takayuki Kitasaka, Kensaku Mori, Peng Liu, Chenyang Li, Stefanie Speidel, Aoife Gardiner, Agostino Stilli, Danail Stoyanov, Francisco Vasconcelos, Anwesa Choudhuri, Meng Zheng, Zhongpai Gao, Benjamin Planche, Van Nguyen Nguyen, Terrence Chen, Ziyan Wu, Alexander Ladikos, Omid Mohareri

机构 * Intuitive Surgical Inc.（直观外科公司） ； ImFusion GmbH（ImFusion有限公司） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； University of British Columbia（英属哥伦比亚大学） ； Johns Hopkins University（约翰·霍普金斯大学） ； Daegu Gyeongbuk Institute of Science and Technology（大邱庆北科学技术院） ； Hamburg University of Technology（汉堡工业大学） ； SustAInLivWork Center of Excellence（可持续生活工作卓越中心） ； Graduate School of Informatics, Nagoya University（名古屋大学信息科学研究生院） ； Information Technology Center, Nagoya University（名古屋大学信息技术中心） ； Department of Information Science, Aichi Institute of Technology（爱知工业大学信息科学系） ； Research Center for Medical Bigdata, National Institute of Informatics（国立信息学研究所医学大数据研究中心） ； Department of Translational Surgical Oncology, National Center for Tumor Diseases (NCT), NCT/UCC Dresden, a partnership between DKFZ, Faculty of Medicine and University Hospital Carl Gustav Carus, TUD Dresde（德累斯顿国家肿瘤疾病中心（NCT）转化外科肿瘤学系，NCT/UCC德累斯顿，由德国癌症研究中心、医学院和卡尔·古斯塔夫·卡鲁斯大学医院、德累斯顿工业大学合作成立） 纠错

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

AI总结 介绍2025年手术点跟踪挑战（STIRC2025），参与者提交算法基于红外手术纹身数据集（STIR）评估，含准确性和效率两组件，作为MICCAI EndoVis 2025一部分进行，总结结果与方法，数据集和代码可获取。

Comments 9 pages, 12 figures. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2503.24306

SeamGen: Artist-Aligned UV Seam Generation via Graph Flow Matching

SeamGen：通过图流匹配生成与艺术家对齐的UV接缝

Hao Xu, Yuqing Zhang, Yiqian Wu, Xueqi Ma, Ding Liang, Yan-Pei Cao, Ying-Tian Liu, Xiaogang Jin

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） ； VAST（未提及，可能是一个缩写，无法准确翻译） 纠错

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

AI总结 研究针对3D内容创作中UV接缝放置问题，提出SeamGen模型，通过流匹配从现有接缝布局学习，设计Mesh Transformer主干，利用流模型修复能力，能生成更符合艺术家偏好的UV布局，提升感知质量。

GHOST: Geometry-Guided Hallucination of Opaque Surface Textures

GHOST：不透明表面纹理的几何引导幻觉

Langxu Zhao, Zuan Gu, Tianhan Gao

机构 * School of Software, Northeastern University, Shenyang, China（软件学院，东北大学，沈阳，中国） 纠错

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

AI总结 针对透明物体给深度估计和3D重建带来的挑战，提出几何引导预处理框架GHOST，利用视觉基础模型，经多步骤处理分离属性、恢复法线先验并整合多模态线索，合成不透明RGB图像，显著提升相关模型对透明物体的处理精度。

OmniX: Any-view and Any-time 4D Reconstruction via Feed-forward Trajectory Fields

OmniX：通过前馈轨迹场进行任意视角和任意时刻的4D重建

Yanqin Jiang, Tengfei Wang, Zhengwei Wang, Chenjie Cao, Junta Wu, Wenhan Luo, Weiming Hu, Jin Gao, Chunchao Guo

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯混元） ； HKUST（香港科技大学） ； Beijing Key Laboratory of Super Intelligent Security of Multi-Modal Information（多模态信息超智能安全北京重点实验室） ； School of Information Science and Technology, ShanghaiTech University（上海科技大学信息科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 针对前馈4D重建方法局限，提出OmniX框架，通过解耦动态运动建模与静态几何预测，利用动态令牌和3D运动结构生成轨迹场，并构建数据引擎和数据集，在多任务上取得领先性能。

Comments Accepted by ECCV 2026, project page: https://omnix4d.github.io/

What VGGT Knows About Overlap: Probing Geometric Foundation Models for Co-Visibility

VGGT 对重叠的理解：探索共可见性的几何基础模型

Filippo Ziliotto, Luciano Serafini, Lamberto Ballan, Tommaso Campari

机构 * University of Padova（帕多瓦大学） ； Fondazione Bruno Kessler (FBK)（布鲁诺·凯斯勒基金会） 纠错

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

AI总结 研究三维重建和机器人定位中共可见性问题，通过探索 VGGT 模型，发现其隐式编码共可见性及层间特性，引入 Co-VGGT 方法，该方法冻结 VGGT 并训练轻量级头，在基准测试中表现出色，提升了共可见性分类效果。

Glob3R: Global Structure-from-Motion with 3D Foundation Models

Glob3R：基于3D基础模型的全局运动恢复结构

Junyuan Deng, Heng Li, Kejie Qiu, Lingteng Qiu, Rui Peng, Weichao Shen, Weihao Yuan, Siyu Zhu, Zilong Dong, Ping Tan

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里巴巴集团通义实验室） ； Nanjing University（南京大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

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

AI总结 研究针对3D基础模型重建结果不准确及处理长序列或大图像集有缺陷的问题，提出Glob3R方法，通过增强主干、转换扭曲为特征轨迹、引入关联策略及进行全局优化等，实现强大准确重建，提升神经渲染质量。

4D Human-Scene Reconstruction from Low-Overlap Captures

从低重叠度捕获中进行4D人体场景重建

Minhyuk Hwang, Sangmin Kim, Seunguk Do, Daneul Kim, Jaesik Park

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

专题命中 三维重建 ：novel view synthesis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对现实场景中低重叠度相机的4D人体场景重建问题，提出StudioRecon方法，通过解耦背景和人体，利用视频扩散模型强化背景监督，结合跨视图关联等初始化人体，经递归增强模块避免伪影，实现了高水准新视图合成及相关应用。

Comments Accepted to SIGGRAPH Conference Papers '26. First two authors contributed equally. Project page: https://sisyphm.github.io/studiorecon-page/

ProSGNeRF: Progressive Dynamic Neural Scene Graph with Frequency Modulated Foundation Model in Urban Scenes

ProSGNeRF：城市场景中基于频率调制基础模型的渐进式动态神经场景图

Tianchen Deng, Yanbo Wang, Yejia Liu, Chenpeng Su, Jingchuan Wang, Danwei Wang, Shao-Yuan Lo, Weidong Chen

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； National Taiwan University（国立台湾大学） 纠错

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

AI总结 针对大规模城市场景中快速移动对象建模及相机自我运动处理难题，提出ProSGNeRF，通过渐进式场景图网络架构学习局部场景表示，利用基础模型网络编码潜码并引入频率调制模块，提升视图合成等能力。

Comments Accepted by IJCV 2026

Re$^3$Sim: Generating High-Fidelity Simulation Data via 3D-Photorealistic Real-to-Sim for Robotic Manipulation

Re$^3$Sim：通过用于机器人操作的3D逼真的真实到模拟生成高保真模拟数据

Xiaoshen Han, Junqiu Yu, Minghuan Liu, Yilun Chen, Xiaoyang Lyu, Yang Tian, Bolun Wang, Weinan Zhang, Jiangmiao Pang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 针对机器人真实数据收集难题，提出RE$^3$Sim系统，运用3D重建和神经渲染技术重现真实场景，利用特权信息收集专家演示并训练策略，验证管道有效性，仅用模拟数据实现零样本转移，还生成大规模数据集。

LTM: Large-scale Terrain Model for Wildfire-prone Landscapes

LTM：适用于易发生野火地区的大规模地形模型

Xiao Fu, Yue Hu, Meida Chen, Peter Anthony Beerel, Barath Raghavan

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

AI总结 针对易发生野火地区传统地形重建方法不足，提出利用过时DEM的多模态重建框架，通过物理像素对齐降低计算复杂度，经大型地形模拟器验证，相比现有技术显著提升了重建精度与计算效率，为野火应对提供可扩展方案。

VLRC: Vision-Language Reprojection Consistency as a scalable signal for better feed-forward 3D pretraining

VLRC：视觉语言重投影一致性作为用于更好的前馈3D预训练的可扩展信号

Marwane Hariat, David Filliat, Antoine Manzanera

机构 * U2IS, ENSTA – Institut Polytechnique de Paris（U2IS，法国国立高等先进技术学校 - 巴黎综合理工学院） ； Pôle Recherche, Agence Ministérielle pour l’IA de Défense（军事人工智能部研究中心） 纠错

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

AI总结 研究提出视觉语言重投影一致性（VLRC），利用冻结的视觉语言表征作为语义多视图监督，无需额外3D标注，能提升3D重建精度等，为前馈3D预训练提供可扩展辅助目标。

SpatialFly: Implicit 3D Prior-Guided Visual Reparameterization for Continuous UAV Vision-and-Language Navigation

SpatialFly：基于几何的表示对齐用于城市环境中无人机视觉与语言导航

Wen Jiang, Kangyao Huang, Li Wang, Wang Xu, Wei Fan, Jinyuan Liu, Shaoyu Liu, Hanfang Liang, Hongwei Duan, Bin Xu, Xiangyang Ji, Huaping Liu

机构 * School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology（北京理工大学机械工程学院） ； Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） ； Tsinghua University（清华大学） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） ； School of Artificial Intelligence, Xidian University（西安电子科技大学人工智能学院） ； Jianghan University（江汉大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SpatialFly框架，通过几何引导的2D表示对齐机制，解决无人机在复杂3D环境中的视觉与语言导航问题，实验表明其在路径对齐和运动稳定性方面优于现有方法。

RayRoPE: Projective Ray Positional Encoding for Multi-view Attention

RayRoPE: 多视角注意力的投影位置编码

Yu Wu, Minsik Jeon, Jen-Hao Rick Chang, Oncel Tuzel, Shubham Tulsiani

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Apple（苹果公司） 纠错

专题命中 三维重建 ：3DGS(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出RayRoPE，一种基于投影坐标的位置编码方法，用于多视角Transformer，实现SE(3)不变的注意力机制，并能适应3D场景几何。

Comments Project page: https://rayrope.github.io/

MorphGS: Morphology-Adaptive Articulated 3D Motion Transfer from Videos

MorphGS：基于形态的 articulated 3D 动作迁移从视频

Taeyeon Kim, Youngju Na, Jumin Lee, Sebin Lee, Minhyuk Sung, Sung-Eui Yoon

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

AI总结 本文提出MorphGS框架，通过图像空间监督直接优化目标形态和姿态，解决视频到3D角色动作迁移中的形态差异和姿态模糊问题，实验显示优于基线方法。

Comments ECCV 2026