3D 视觉

S2D: Sparse to Dense Lifting for 3D Reconstruction with Minimal Inputs

S2D：基于稀疏到密集的3D重建方法，使用最少输入

Yuzhou Ji, Qijian Tian, He Zhu, Xiaoqi Jiang, Guangzhi Cao, Lizhuang Ma, Yuan Xie, Xin Tan

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Chery Automobile（奇瑞汽车） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(title)；Gaussian Splatting(abstract)；3DGS(abstract)；point cloud(abstract)

AI总结 S2D通过稀疏到密集的提升方法，在最少输入下实现高质量的3DGS重建，提升稀疏点云和3DGS的一致性与稳定性。

LCAMV: High-Accuracy 3D Reconstruction of Color-Varying Objects Using LCA Correction and Minimum-Variance Fusion in Structured Light

LCAMV：利用LCA校正和最小方差融合实现颜色变化物体的高精度3D重建

Wonbeen Oh, Jae-Sang Hyun

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

AI总结 LCAMV通过LCA校正和最小方差融合技术，实现对颜色变化物体的高精度3D重建，有效降低深度误差。

PLANING: A Loosely Coupled Triangle-Gaussian Framework for Streaming 3D Reconstruction

PLANING：一种松散耦合的三角高斯框架用于流式3D重建

Changjian Jiang, Kerui Ren, Xudong Li, Kaiwen Song, Guanghao Li, Linning Xu, Tao Lu, Junting Dong, Yu Zhang, Bo Dai, Mulin Yu

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

AI总结 PLANING提出了一种松散耦合的三角高斯框架，实现高效流式3D重建，提升重建质量并提高计算效率，适用于大规模场景建模和模拟环境。

Comments Project page: https://city-super.github.io/PLANING/

Regularizing INR with diffusion prior self-supervised 3D reconstruction of neutron computed tomography data

通过扩散先验正则化INR实现中子计算机断层扫描数据的自监督3D重建

Maliha Hossain, Haley Duba-Sullivan, Amirkoushyar Ziabari

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(title)

AI总结 本文提出DINR方法，通过扩散先验正则化INR，实现中子CT数据的高质量3D重建，提升稀疏视图下的重建性能和图像质量。

ODIN: Confirmation and 3D Reconstruction of Six Massive Protoclusters at Cosmic Noon

ODIN：确认六个质量巨大的原星团并在宇宙正午进行三维重建

Ashley Ortiz, Vandana Ramakrishnan, Kyoung-Soo Lee, Arjun Dey, Yucheng Guo, Ethan Pinarski, Anand Raichoor, Francisco Valdes, J. Aguilar, Steven Ahlen, Maria Celeste Artale, Davide Bianchi, August Bliese, David Brooks, Rebecca Canning, Maria Cerdosino, Todd Claybaugh, Andrei Cuceu, Axel de la Macorra, Peter Doel, Jaime Forero, Eric Gawiser, Enrique Gaztanaga, Satya Gontcho, Caryl Gronwall, Lucia Guaita, Gaston Gutierrez, Hiram K. Herrera-Alcantar, Ho Seong Hwang, Woong-Seob Jeong, Dick Joyce, Robert Kehoe, Theodore Kisner, Anthony Kremin, Ankit Kumar, Ofer Lahav, Martin Landriau, Jaehyun Lee, Seong-Kook Lee, Laurent Le Guillou, Marc Manera, Aaron Meisner, Ramon Miquel, Byeongha Moon, John Moustakas, Adam Myers, Seshadri Nadathur, Nathalie Palanque-Delabrouille, Changbom Park, Will Percival, Ignasi Perez-Rafols, Francisco Prada, Eshwar Puvvada, Graziano Rossi, Eusebio Sanchez, David Schlegel, Michael Schubnell, Joseph Harry Silber, Hyunmi Song, David Sprayberry, Gregory Tarle, Paulina Troncoso, Ana Sofia Uzsoy, Benjamin Weaver, Yujin Yang, Rongpu Zhou, Hu Zou

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(title)

AI总结 ODIN研究确认六个原星团并进行三维重建，发现原星团核心中的星系受环境影响更大，且红移越高效应越显著。

TopGen: Learning Structural Layouts and Cross-Fields for Quadrilateral Mesh Generation

TopGen：学习四边形网格生成的结构布局和交叉字段

Yuguang Chen, Xinhai Liu, Xiangyu Zhu, Yiling Zhu, Zhuo Chen, Dongyu Zhang, Chunchao Guo

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

AI总结 TopGen通过同时预测结构布局和交叉字段，实现高效且稳健的四边形网格生成，提供直观可编辑的基础以提升几何保真度和拓扑合理性。

Comments 14 pages, 9 figures

ScanDP: Generalizable 3D Scanning with Diffusion Policy

ScanDP: 可泛化的3D扫描与扩散策略

Itsuki Hirako, Ryo Hakoda, Yubin Liu, Matthew Hwang, Yoshihiro Sato, Takeshi Oishi

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

AI总结 ScanDP提出一种基于扩散策略的高效3D扫描框架，通过占据网格映射和混合方法提升鲁棒性和泛化能力，实现对多样化物体的高效扫描。

Comments 8 pages, 7 figures, 5 tables. Project Page: https://treeitsuki.github.io/ScanDP/

High-Order Meshfree Surface Integration, Including Singular Integrands

高阶无网格表面积分，包括奇异积分

Daniel R. Venn, Steven J. Ruuth

专题命中 三维重建 ：point cloud(abstract)

AI总结 本文提出了一种高阶无网格表面积分方法，适用于任意分段光滑曲面，能处理奇异积分并保持高精度。

PolGS++: Physically-Guided Polarimetric Gaussian Splatting for Fast Reflective Surface Reconstruction

PolGS++: 基于物理的极化高斯点散布用于快速反射表面重建

Yufei Han, Chu Zhou, Youwei Lyu, Qi Chen, Si Li, Boxin Shi, Yunpeng Jia, Heng Guo, Zhanyu Ma

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

AI总结 PolGS++通过整合极化BRDF模型和深度引导的可见性遮罩机制，实现高效且准确的反射表面重建。

Comments arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2509.19726

REALM: An MLLM-Agent Framework for Open World 3D Reasoning Segmentation and Editing on Gaussian Splatting

REALM：一种用于高斯点划法上开放世界3D推理分割和编辑的MLLM-代理框架

Changyue Shi, Minghao Chen, Yiping Mao, Chuxiao Yang, Xinyuan Hu, Jiajun Ding, Zhou Yu

机构 * Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 REALM通过MLLM-代理框架实现开放世界3D推理分割和编辑，支持多种3D交互任务。

Comments CVPR 2026 Accepted

Splat2Real: Novel-view Scaling for Physical AI with 3D Gaussian Splatting

Splat2Real：基于物理AI的新型视角缩放与3D高斯点云技术

Hansol Lim, Jongseong Brad Choi

机构 * Department of Mechanical Engineering, State University of New York（纽约州立大学机械工程系） 纠错

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

AI总结 Splat2Real通过CN-Coverage策略提升物理AI在新型视角下的鲁棒性，实现更稳定的深度预训练和下游控制代理性能。

P-GSVC: Layered Progressive 2D Gaussian Splatting for Scalable Image and Video

P-GSVC：面向可扩展图像和视频的分层渐进二维高斯散射

Longan Wang, Yuang Shi, Wei Tsang Ooi

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

AI总结 P-GSVC通过分层渐进二维高斯散射框架，实现图像和视频的可扩展高斯表示，联合训练策略提升重建质量达2.6 dB。

Comments MMSys 2026; Project Website: see https://longanwang-cs.github.io/PGSVC-webpage/

SEGA: Drivable 3D Gaussian Head Avatar from a Single Image

SEGA: 从单张图像生成可驾驶的3D高斯头人偶

Chen Guo, Zhuo Su, Liao Wang, Jian Wang, Shuang Li, Xu Chang, Zhaohu Li, Yang Zhao, Guidong Wang, Yebin Liu, Ruqi Huang

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School（清华大学深圳国际研究生院） ； ByteDance（字节跳动） ； Pengcheng Lab（鹏城实验室） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） 纠错

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

AI总结 SEGA通过结合通用先验模型与层次UV空间高斯散点框架，实现从单张图像生成可驾驶的3D高斯头人偶，提升泛化能力和实时性能。

SGI: Structured 2D Gaussians for Efficient and Compact Large Image Representation

SGI：结构化二维高斯用于高效且紧凑的大图像表示

Zixuan Pan, Kaiyuan Tang, Jun Xia, Yifan Qin, Lin Gu, Chaoli Wang, Jianxu Chen, Yiyu Shi

机构 * University of Notre Dame（诺丁汉大学） ； Tohoku University（东洋大学） ； Leibniz-Institut für Analytische Wissenschaften – ISAS – e.V.（莱比锡分析科学研究所 – ISAS – e.V.） 纠错

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

AI总结 SGI通过结构化二维高斯方法实现高效且紧凑的大图像表示，实现高达7.5倍的压缩和1.6倍的优化速度，同时保持图像保真度。

Comments Accepted by CVPR 2026

TreeON: Reconstructing 3D Tree Point Clouds from Orthophotos and Heightmaps

TreeON：从正射影像和高度图重建3D树点云

Angeliki Grammatikaki, Johannes Eschner, Pedro Hermosilla, Oscar Argudo, Manuela Waldner

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

AI总结 TreeON通过结合几何监督和可微损失，从正射影像和高度图重建高质量的3D树点云，无需物种标签或地面激光扫描数据。

Enhancing Tree Species Classification: Insights from YOLOv8 and Explainable AI Applied to TLS Point Cloud Projections

提升树种分类：基于YOLOv8和可解释AI的TLS点云投影分析

Adrian Straker, Paul Magdon, Marco Zullich, Maximilian Freudenberg, Christoph Kleinn, Johannes Breidenbach, Stefano Puliti, Nils Noelke

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

AI总结 本文通过YOLOv8和可解释AI分析TLS点云投影，提升树种分类的可解释性与判别性能。

Comments 34 pages, 17 figures, submitted to Forestry: An International Journal of Forest Research

FG-CLTP: Fine-Grained Contrastive Language Tactile Pretraining for Robotic Manipulation

FG-CLTP: 用于机器人操作的细粒度对比语言触觉预训练

Wenxuan Ma, Chaofan Zhang, Yinghao Cai, Guocai Yao, Shaowei Cui, Shuo Wang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） 纠错

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 FG-CLTP通过细粒度对比学习提升机器人触觉感知，实现高精度分类和控制，减少误差并增强跨传感器泛化能力。

Comments 9 pages, 6 figures

TacLoc: Global Tactile Localization on Objects from a Registration Perspective

TacLoc: 从配准角度实现物体的全局触觉定位

Zirui Zhang, Boyang Zhang, Fumin Zhang, Huan Yin

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 TacLoc通过单次点云配准方法实现物体的高效触觉定位，无需预训练模型或渲染数据，提升了姿态估计的准确性和效率。

Comments 8 pages, 12 figures

Particle Trajectory Representation Learning with Masked Point Modeling

基于掩码点建模的粒子轨迹表示学习

Sam Young, Yeon-jae Jwa, Kazuhiro Terao

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

AI总结 本文提出PoLAr-MAE，通过掩码点建模实现LArTPC图像的自监督学习，以高效学习物理轨迹表示，并发布大规模数据集促进后续研究。

Comments Preprint. 28 pages, 18 figures. v3 includes new results on data efficiency and attention maps

GeoSense: Internalizing Geometric Necessity Perception for Multimodal Reasoning

GeoSense: 内化几何必要性感知以实现多模态推理

Ruiheng Liu, Haihong Hao, Mingfei Han, Xin Gu, Kecheng Zhang, Changlin Li, Xiaojun Chang

专题命中 空间理解 ：spatial understanding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 GeoSense通过内化几何必要性感知，提升多模态推理的鲁棒性和效率。

Seeing Space and Motion: Enhancing Latent Actions with Geometric and Dynamic Awareness for Vision-Language-Action Models

感知空间与运动：通过几何和动态意识增强潜在动作以提升视觉-语言-动作模型

Zhejia Cai, Yandan Yang, Xinyuan Chang, Shiyi Liang, Ronghan Chen, Feng Xiong, Mu Xu, Ruqi Huang

专题命中 空间理解 ：spatial understanding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出Farsighted-LAM和SSM-VLA框架，通过几何和动态意识增强视觉-语言-动作模型，提升动作建模的鲁棒性和可解释性。

Comments 8 pages, correct errors, clarify details