3D 视觉

PhysGaia: A Physics-Aware Benchmark with Multi-Body Interactions for Dynamic Novel View Synthesis

PhysGaia：一个包含多体相互作用的物理感知基准，用于动态新视角合成

Mijeong Kim, Gunhee Kim, Jungyoon Choi, Wonjae Roh, Bohyung Han

机构 * Computer Vision Laboratory, Seoul National University（首尔大学计算机视觉实验室） 纠错

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

AI总结 PhysGaia是首个关注动态新视角合成中物理一致性重建的基准，包含复杂多体交互场景和多种材料，提供高保真物理模拟和真实轨迹数据以推动相关研究。

Comments Accepted at CVPR 2026 Project page: http://cvlab.snu.ac.kr/research/PhysGaia Dataset: https://huggingface.co/datasets/mijeongkim/PhysGaia/tree/main

GenSmoke-GS: A Multi-Stage Method for Novel View Synthesis from Smoke-Degraded Images Using a Generative Model

GenSmoke-GS：一种基于生成模型的多阶段方法，用于从烟雾退化图像中生成新视角

Qida Cao, Xinyuan Hu, Changyue Shi, Jiajun Ding, Zhou Yu, Jun Yu

机构 * School of Computer Science and Technology, Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学计算机科学与技术学院） ； School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院） 纠错

专题命中 新视角合成 ：novel view synthesis(title)；3DGS(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出GenSmoke-GS方法，通过多阶段流程提升烟雾退化图像的可视性，减少场景内容变化，实验表明其在定量和视觉质量上优于基线模型。