3D 视觉

Streaming 4D Visual Geometry Transformer

流式4D视觉几何变换器

Dong Zhuo, Wenzhao Zheng, Jiahe Guo, Yuqi Wu, Jie Zhou, Jiwen Lu

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种流式视觉几何变换器，通过因果变换器架构实现低延迟的4D视觉几何重建，结合知识蒸馏和高效注意力机制，提升在线场景下的推理速度与重建质量。

Comments Code is available at: https://github.com/wzzheng/StreamVGGT

CADReasoner: Iterative Program Editing for CAD Reverse Engineering

CADReasoner: 用于CAD逆向工程的迭代程序编辑

Soslan Kabisov, Vsevolod Kirichuk, Andrey Volkov, Gennadii Savrasov, Marina Barannikov, Anton Konushin, Andrey Kuznetsov, Dmitrii Zhemchuzhnikov

机构 * Lomonosov Moscow State University（莫斯科国立大学） ； Université Paris Dauphine（巴黎多芬大学） ； Innopolis University（因诺波利斯大学） ； FusionBrain Lab（FusionBrain实验室） 纠错

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

AI总结 CADReasoner通过迭代优化几何差异，提升CAD逆向工程的精度与效率，实现多视角渲染与点云的融合，并在多个基准测试中取得最佳成绩。

OmniRoam: World Wandering via Long-Horizon Panoramic Video Generation

OmniRoam：通过长视界全景视频生成实现世界漫游

Yuheng Liu, Xin Lin, Xinke Li, Baihan Yang, Chen Wang, Kalyan Sunkavalli, Yannick Hold-Geoffroy, Hao Tan, Kai Zhang, Xiaohui Xie, Zifan Shi, Yiwei Hu

机构 * University of California, Irvine（加州大学尔湾分校） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Adobe Research（Adobe研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出OmniRoam框架，利用全景视频生成实现长视界场景漫游，通过预览和精炼阶段提升视频质量和一致性，实验表明其在视觉质量、可控性和长期一致性方面优于现有方法。

Comments Code is available at https://github.com/yuhengliu02/OmniRoam

ArtLLM: Generating Articulated Assets via 3D LLM

ArtLLM: 通过3D语言模型生成拟合资产

Penghao Wang, Siyuan Xie, Hongyu Yan, Xianghui Yang, Jingwei Huang, Chunchao Guo, Jiayuan Gu

机构 * ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯混元） ； HKUST（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 ArtLLM通过3D语言模型直接从完整3D网格生成高质量拟合资产，解决了传统方法在关节拟合和部分检索中的局限，提升了部分布局和关节预测的准确性。

Comments CVPR 2026. Project page: https://authoritywang.github.io/artllm/

AVA-Bench: Atomic Visual Ability Benchmark for Vision Foundation Models

AVA-Bench：用于视觉基础模型的原子视觉能力基准

Zheda Mai, Arpita Chowdhury, Zihe Wang, Sooyoung Jeon, Lemeng Wang, Jiacheng Hou, Wei-Lun Chao

机构 * The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； Adobe Research（Adobe研究院） ； Boston University（波士顿大学） 纠错

专题命中 三维重建 ：spatial understanding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 AVA-Bench通过解耦14种原子视觉能力，揭示视觉基础模型的性能差异，提升模型选择的科学性与效率。

Comments Accepted by CVPR 2026. The first two authors contribute equally