3D 视觉

3D Reconstruction Techniques in the Manufacturing Domain: Applications, Research Opportunities and Use Cases

制造领域中的3D重建技术：应用、研究机会与用例

Chialoon Cheng, Kaijun liu, Zhiyang Liu, Marcelo H Ang

机构 * Advanced Robotics Centre（先进机器人中心） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Independent Researcher（独立研究员） 纠错

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

AI总结 本文综述了制造领域3D重建技术的发展现状，分析了传统方法与深度学习方法的差异，指出统一框架的不足，并总结了质量检测等关键应用及未来研究方向。

Comments 24 pages

EAG-PT: Emission-Aware Gaussians and Path Tracing for Diffuse Indoor Scene Reconstruction and Editing

EAG-PT：考虑发射的高斯和路径追踪用于漫反射室内场景重建与编辑

Xijie Yang, Mulin Yu, Changjian Jiang, Kerui Ren, Tao Lu, Jiangmiao Pang, Dahua Lin, Bo Dai, Linning Xu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

专题命中 三维重建 ：NeRF(abstract,abstract_cn)；3DGS(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV、cs.GR

AI总结 EAG-PT通过统一的2D高斯表示实现室内场景的物理重建与渲染，支持可编辑的漫反射全局光照，结合高效单次反弹优化和高质量多次反弹路径追踪，优于现有方法。

Comments SIGGRAPH 2026 Conference Paper; Project Page: https://eag-pt.github.io

Generalizable Sparse-View 3D Reconstruction from Unconstrained Images

可泛化稀疏视角3D重建从无约束图像

Vinayak Gupta, Chih-Hao Lin, Shenlong Wang, Anand Bhattad, Jia-Bin Huang

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学学院公园分校） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

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

AI总结 本文提出GenWildSplat框架，通过学习几何先验在无场景优化情况下实现稀疏视角户外3D重建，利用外观适配器和语义分割处理光照和遮挡，实现跨不同光照和遮挡模式的泛化。

Comments Project Page: https://genwildsplat.github.io/

Validating the Clinical Utility of CineECG 3D Reconstructions through Cross-Modal Feature Attribution

通过跨模态特征归因验证CineECG 3D重建的临床价值

Karol Dobiczek, Maciej Mozolewski, Szymon Bobek, Michał Szafarczyk, Peter van Dam, Grzegorz J. Nalepa

机构 * Department of Human-Centered Artificial Intelligence, Institute of Applied Computer Science, Jagiellonian University（人类中心人工智能系，应用计算机科学研究所，雅盖隆大学） ； Faculty of Medicine, Jagiellonian University Medical College（医学系，雅盖隆大学医学院） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(title)

AI总结 本文提出跨模态方法，将高性能12导联ECG模型的特征归因投影到CineECG 3D解剖空间，验证了其在临床整合中的有效性。

Comments Accepted to the CompHealth workshop at the 26th International Conference on Computational Science

Long-LRM++: Preserving Fine Details in Feed-Forward Wide-Coverage Reconstruction

Long-LRM++：在前馈宽覆盖重建中保留细节

Chen Ziwen, Hao Tan, Peng Wang, Zexiang Xu, Li Fuxin

机构 * Adobe Research（Adobe研究院） ； Tripo AI（Tripo人工智能） ； Hillbot（Hillbot公司） ； Oregon State University（俄勒冈州立大学） 纠错

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

AI总结 Long-LRM++通过半显式场景表示与轻量解码器，在保持LaCT渲染质量的同时实现实时14FPS的A100 GPU性能，且能扩展至64输入视角，并在ScanNetv2上优于直接从高斯生成深度预测。

Journal ref IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Findings (CVPRF), 2026