3D 视觉

DySurface: Consistent 4D Surface Reconstruction via Bridging Explicit Gaussians and Implicit Functions

DySurface: 通过连接显式高斯和隐式函数实现一致的4D表面重建

Minje Kim, Younghyun Noh, Jaesoon Kim, Tae-Kyun Kim

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； Sungkyunkwan University（全北国立大学） 纠错

专题命中 三维重建 ：NeRF(abstract,abstract_cn)；3DGS(abstract,abstract_cn)；Gaussian Splatting(abstract)；novel view synthesis(abstract)

AI总结 本文提出DySurface框架，通过连接显式高斯和隐式SDF，解决动态场景中几何表面重建的连续性问题，提升表面重建质量与边界完整性。

Lite3R: A Model-Agnostic Framework for Efficient Feed-Forward 3D Reconstruction

Lite3R: 一种高效的端到端3D重建模型无关框架

Haoyu Zhang, Zeyu Zhang, Zedong Zhou, Yang Zhao, Hao Tang

机构 * Peking University（北京大学） ； La Trobe University（拉特罗布大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Lite3R框架，通过稀疏线性注意力和FP8-aware量化训练，提升3D重建效率，降低延迟和内存使用，同时保持重建质量。

EndoVGGT: GNN-Enhanced Depth Estimation for Surgical 3D Reconstruction

EndoVGGT：基于图神经网络的手术3D重建中的深度估计

Falong Fan, Yi Xie, Arnis Lektauers, Bo Liu, Jerzy Rozenblit

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

AI总结 本文提出EndoVGGT框架，通过DeGAT模块动态构建语义图谱，提升手术3D重建的几何连续性和非刚性变形恢复能力，实验表明其在PSNR和SSIM上优于现有方法，并具备跨数据集泛化能力。

Comments We withdraw this submission due to significant errors in the presentation and logical structure of the paper. We found that the current version does not accurately convey the research findings and requires a major overhaul of the manuscript's methodology description and results analysis