3D 视觉

Enhancing Novel View Synthesis via Geometry Grounded Set Diffusion

通过几何引导的集扩散增强新视角合成

Farhad G. Zanjani, Hong Cai, Amirhossein Habibian

机构 * Qualcomm AI Research（高通人工智能研究） 纠错

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

AI总结 本文提出SetDiff框架，结合3D先验、坐标映射和姿态感知的Plucker射线嵌入，提升多视角扩散模型在处理可变参考和目标视角时的鲁棒性和视觉保真度。

Comments Paper and supplementary materials

Spectral-Geometric Neural Fields for Pose-Free LiDAR View Synthesis

光谱-几何神经场用于无姿态激光雷达视角合成

Yinuo Jiang, Jun Cheng, Yiran Wang, Cheng Cheng

机构 * School of AIA, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 本文提出SG-NLF框架，通过融合光谱信息与几何一致性实现无姿态激光雷达视角合成，提升重建质量和姿态精度。

Comments Accepted by CVPR 2026

Dark3R: Learning Structure from Motion in the Dark

Dark3R: 在黑暗中学习结构从运动

Andrew Y Guo, Anagh Malik, SaiKiran Tedla, Yutong Dai, Yiqian Qin, Zach Salehe, Benjamin Attal, Sotiris Nousias, Kiriakos N. Kutulakos, David B. Lindell

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； York University（约克大学） ； Sony Corporation of America（美国索尼公司） ； Harvard University（哈佛大学） ； Purdue University（普渡大学） 纠错

专题命中 新视角合成 ：novel view synthesis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 Dark3R通过教师-学生蒸馏适应大规模3D基础模型以应对极低光照条件，无需3D监督，仅需噪声-清洁原始图像对进行训练，实现低信噪比下的鲁棒特征匹配和相机姿态估计。

Comments CVPR 2026, Project Page: https://andrewguo.com/pub/dark3r