视觉与机器人
三维重建、NeRF、Gaussian Splatting、点云和空间智能。
VisDom: 具有可见域约束的稀疏新视角合成
机构 * TU Munich（慕尼黑工业大学） ； MCML（慕尼黑机器学习中心）
专题命中 新视角合成 ：NeRF(summary_cn,abstract)；novel view synthesis(title,abstract)；Gaussian Splatting(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出VisDom，一种无学习的几何约束，通过最小多视角可见性要求增强视觉外壳重建，作为稀疏新视角合成中的空间先验，集成到NeRF和GS管线中，从四张输入图像实现高质量重建。
Comments Accepted to GCPR 2026 (Oral). Project page and code: https://tarun738.github.io/visdom/
SplatReasoner：通过新颖视图合成增强具身推理与基础能力
机构 * POSTECH ； KAIST（韩国科学技术院） ； ETRI（韩国电子电信研究院） ； NVIDIA（英伟达）
专题命中 新视角合成 ：novel view synthesis(title,abstract)；3DGS(abstract,abstract_cn)；Gaussian Splatting(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 研究针对视觉语言模型应用于具身场景理解受固定视角限制的问题，提出SplatReasoner框架，利用3D高斯点云将新颖视图合成引入推理过程，经实验验证该方法能提升具身推理和3D基础能力。
Comments Accepted at ECCV 2026. Project page: https://splatreasoner.github.io/
DF3DV-1K：用于无干扰新视角合成的大规模数据集与基准
机构 * University of Technology Sydney（悉尼科技大学） ； University of Sydney（悉尼大学） ； National Yang Ming Chiao Tung University（阳明交通大学）
专题命中 新视角合成 ：novel view synthesis(title,abstract)；Gaussian Splatting(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 为弥补无干扰辐射场领域缺乏大规模真实世界数据集的空白，构建了包含1048个场景、每场景提供干净和杂乱图像集的DF3DV-1K数据集，并基于此基准测试了九种最新方法，识别出最鲁棒的方法和最具挑战的场景。
Comments ECCV 2026 Accepted
SceneCompleter：面向生成式新视角合成的密集3D场景补全
机构 * Department of Electronic Engineering, Tsinghua University（电子工程系，清华大学） ； Department of Automation, Tsinghua University（自动化系，清华大学）
专题命中 新视角合成 ：novel view synthesis(title,abstract)；3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出SceneCompleter，通过几何-外观双流扩散模型在RGBD潜空间进行密集3D场景补全，并引入场景嵌入器整合全局信息，实现跨视角一致的生成式新视角合成。
MV2：用于新视角合成的多视角多车辆驾驶数据集
机构 * International Institute of Information Technology, Hyderabad（海得拉巴国际信息技术学院） ； King Abdullah University of Science and Technology (KAUST)（阿卜杜拉国王科技大学） ； IIT, National Centre for Scientific Research “Demokritos”（德谟克利特国家科学研究中心 IIT） ； Adobe MDSR, India（奥多比印度MDSR部门） ； Indian Institute of Science Education and Research, Thiruvananthapuram（特里凡得琅印度科学教育与研究学院）
专题命中 新视角合成 ：novel view synthesis(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 针对驾驶场景新视角合成的难题，提出含50个场景12000张图像的MV2多车辆数据集，经严格配准验证，基准测试显示视角差异增大NVS性能下降，前馈位姿估计器弱于优化方法。
Comments 38 pages, 25 figures, ECCV 2026 accepted paper
MetaView：基于尺度感知隐式几何先验的单目新视图合成
机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Kolors Team, Kuaishou Technology（快手科技色彩团队） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州））
专题命中 新视角合成 ：novel view synthesis(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 研究提出MetaView框架，结合隐式几何建模与少量显式3D线索，利用前馈几何感知网络隐式几何先验及度量深度，实现大视角下单目新视图合成，实验证明该方法在挑战性场景中显著优于现有方法且泛化能力强。
Comments accepted to ECCV 2026
通过熵修正掩码实现模糊场景中无干扰的3D高斯泼溅
机构 * Samsung Electronics（三星电子） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； GenGenAI ； Yonsei University（延世大学） ； Seoul National University（首尔国立大学） ； Kennesaw State University（肯纳邦州立大学） ； University of Texas at Arlington（德克萨斯大学阿灵顿分校）
专题命中 新视角合成 ：3DGS(title)；novel view synthesis(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出RefineSplat框架，利用熵感知自适应掩码和密度控制方法，有效识别并移除模糊场景中的动态干扰物，实现无干扰的新视角合成。
Comments 28 pages, 30 figures, and 24 tables
平坦最小值能改善稀疏新视图合成吗？
机构 * Yonsei University（延世大学）
专题命中 新视角合成 ：novel view synthesis(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 研究新视图合成中损失锐度与泛化的关系，提出结构感知锐度并根据局部图像结构自适应调整锐度正则化权重，可在保持细节重建所需锐度的同时促进泛化，提升多种基线方法。
Comments ECCV 2026
GeoNVS: 基于几何的视频扩散模型用于新视角合成
机构 * KAIST, South Korea（韩国科学技术院） ； Luma AI, USA（Luma AI（美国））
专题命中 新视角合成 ：novel view synthesis(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出GeoNVS，通过高斯溅射特征适配器将扩散特征提升为3D高斯表示，增强几何保真度和相机可控性，在新视角合成任务上超越现有方法。
Comments The code will be available at https://sites.google.com/view/minjun-kang/geonvs-eccv26 (ECCV 2026)
I3DM：隐式3D-aware记忆检索与注入用于一致的视频场景生成
机构 * Monash University（莫纳什大学） ； Vertex Lab（Vertex实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
专题命中 新视角合成 ：novel view synthesis(abstract,abstract_cn)；3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出I3DM，一种隐式3D-aware记忆机制，通过预训练FF-NVS模型的中间特征进行视图相关性评分，提升复杂遮挡下的场景一致性生成效果。
Comments Project page: https://riga2.github.io/i3dm
Control-DINO：用于可控图像到视频扩散的特征空间条件
机构 * Huawei Technologies, Switzerland（华为技术（瑞士）） ； Huawei Technologies, Austria（华为技术（奥地利）） ； Graz University of Technology, Austria（格拉茨技术大学）
专题命中 新视角合成 ：point cloud(abstract)；novel view synthesis(abstract)；3D generation(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出Control-DINO，通过解耦外观与其他特征，实现对视频扩散模型的可控生成，提升生成渲染的可控性。
Comments ECCV 2026 - Project Page https://dedoardo.github.io/projects/control-dino/
面向视频地点识别的合成新视角系统性评估
专题命中 新视角合成 ：novel view synthesis(title)；分类 cs.CV、cs.RO
AI总结 系统评估合成新视角对视频地点识别的影响，发现少量合成视角可提升识别性能，且视角变化幅度不如添加数量和图像类型重要。
Comments Submitted to IEEE IROS 2026
面向街景新视角合成的有效多传感器条件控制
机构 * Stanford Univerity（斯坦福大学） ； NVIDIA
专题命中 新视角合成 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV、cs.GR
AI总结 提出StreetNVS视频扩散框架，通过参考增强相机注意力模块和相对射线级位置编码联合利用LiDAR、环视图像和相机位姿，实现稀疏LiDAR条件下的高质量街景新视角合成。
复值二维高斯表示用于计算机生成全息术
机构 * University College London（伦敦大学学院） ； Hong Kong University of Science and Technology (HKUST)（香港科技大学）
专题命中 新视角合成 ：novel view synthesis(abstract)；分类 cs.CV、cs.GR
AI总结 提出基于复值二维高斯基元的全息图表示，通过最小化空间-频率不确定性并利用可微分光栅化器实现端到端优化，在减少显存和加速优化的同时，显著提升重建质量与渲染速度。
Comments 36 pages, 22 figures
AnyCamVLA: 零样本相机适应用于视角鲁棒的视觉-语言-动作模型
机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Seoul National University（电子与计算机工程系，首尔国立大学） ； Department of Mechanical Engineering, Massachusetts Institute of Technology（机械工程系，麻省理工学院）
专题命中 新视角合成 ：novel view synthesis(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 AnyCamVLA通过零样本相机适应提升视觉-语言-动作模型在视角变化下的鲁棒性，适用于任何RGB策略。
Comments Accepted to IROS 2026
MODEST：多光学深度景深立体数据集
专题命中 新视角合成 ：novel view synthesis(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出首个高分辨率立体DSLR数据集，涵盖18000张图像，系统变化焦距和光圈，用于研究单目和立体深度估计及景深渲染等任务。
Comments Website, dataset and software tools now available for purely non-commercial, academic research purposes. Significant new contributions. Project page: https://modest-dataset.netlify.app/ Huggingface: https://huggingface.co/datasets/independent-vision-lab/MODEST
Ground4D: 从单目视频进行一致性感知的四维重建
机构 * School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University, China（中山大学计算机科学与工程学院） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University, China（清华大学深圳国际研究生院）
专题命中 新视角合成 ：Gaussian Splatting(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出Ground4D框架，结合3D基础模型进行几何初始化与动态高斯泼溅进行一致性优化，实现从单目视频的高保真4D重建与新视角渲染。
InverseCrafter：作为潜在域逆问题的高效视频重新捕捉
机构 * Graduate School of AI, KAIST, South Korea（韩国釜山国立大学人工智能研究生院） ； EverEx, South Korea（韩国EverEx公司） ； Korea University, South Korea（韩国国立庆熙大学）
专题命中 新视角合成 ：novel view synthesis(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出InverseCrafter框架，将新视角视频生成转化为潜在空间基于图像修复的逆问题，通过轻量级潜在掩码编码器建立算子等价，无需标注4D训练数据，实现高效合成与编辑。
Comments ECCV 2026
PanoGrounder: 利用全景场景表示桥接2D和3D，实现基于VLM的3D视觉定位
机构 * Seoul National University（首尔大学） ； Robotics Lab, Hyundai Motor Company（现代汽车公司机器人实验室） ； Pohang University of Science and Technology (POSTECH)（浦项科技大学）
专题命中 新视角合成 ：3D vision(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出PanoGrounder框架，通过多模态全景表示与预训练2D VLM结合，实现强泛化能力的3D视觉定位，在ScanRefer和Nr3D上取得最优结果。
Comments ECCV 2026
URoPE: 在几何空间中实现通用的相对位置嵌入
机构 * Applied Intuition（应用直觉） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
专题命中 新视角合成 ：novel view synthesis(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 URoPE扩展了RoPE，使模型能在不同视角或维度的几何空间中处理位置信息，适用于多任务如视图合成、3D检测等，提升模型在几何推理中的表现。
Comments Accepted by ECCV 2026. Code is available: https://urope-pe.github.io/
优化秩以实现高保真隐式神经表示
机构 * University of Cambridge（剑桥大学）
专题命中 新视角合成 ：novel view synthesis(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文通过训练中稳定秩的调控，证明简单MLP也能实现高保真隐式神经表示，使用Muon优化器可显著提升性能，在多种任务上PSNR提升高达9 dB。
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