视觉与机器人
三维重建、NeRF、Gaussian Splatting、点云和空间智能。
SSA-3DGS：用于3D高斯点渲染的屏幕空间伪影无监督移除
机构 * Digital Future Lab, Flanders Make, Hasselt University（数字未来实验室，弗拉芒制造，哈塞尔特大学）
专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(title,title_cn)；Gaussian Splatting(title,abstract)；novel view synthesis(abstract)；分类 cs.CV、cs.GR
AI总结 针对3D高斯点渲染中屏幕空间伪影问题，提出SSA-3DGS无监督框架，利用视图几何一致性，联合优化3D场景与2D叠加，在合成及真实数据集上，相比同条件3DGS提高重建保真度9dB PSNR，且保留伪影。
具有原生不确定性和自适应复杂度控制的渲染感知贝叶斯3D高斯点云渲染
机构 * Advanced Micro Devices, Inc.（超威半导体公司） ； University of Texas at Arlington（德克萨斯大学阿灵顿分校）
专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(summary_cn,abstract)；Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 研究针对3D高斯点云渲染标准训练管道的不足，引入渲染感知贝叶斯3DGS框架，通过特定后验跟踪高斯几何，有可选扩展及明确训练计划。实验表明该框架在主动视图选择等任务中表现出色，能提供原生预测不确定性，提升相关指标。
Comments 26 pages, 4 figures, 24 tables including appendix. Preprint
PhyMRI-SR：迈向基于物理感知的MRI图像超分辨率
机构 * School of Biomedical Engineering, ShanghaiTech University（上海科技大学生物医学工程学院） ； Shanghai Academy of AI for Science（上海人工智能研究院） ； Fudan University（复旦大学） ； School of Computing and Communications, Lancaster University（兰卡斯特大学计算与通信学院） ； School of Biomedical Engineering & State Key Laboratory of Advanced Medical Materials and Devices, ShanghaiTech University（上海科技大学生物医学工程学院与先进医学材料与器械国家重点实验室） ； Shanghai Clinical Research and Trial Center（上海临床研究与试验中心）
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 研究旨在解决MRI图像超分辨率问题，将其视为物理感知重建问题。核心方法是采用2D高斯点渲染并引入三项创新，包括先验感知高斯表示、物理约束信号建模和元学习框架。主要贡献是在动态分辨率数据集和标准基准上实现领先性能，有临床部署潜力。
Comments Project Page: https://bio-med-i2-lab.github.io/projects/PhyMRI-SR
高斯融合：迈向多模态3D高斯预训练
机构 * Wuhu HIT Robot Technology Research Institute Co., Ltd.（芜湖哈工大机器人技术研究院有限公司）
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 研究提出GaussFusion多模态3D高斯预训练框架，通过跨模态语义对齐集成图像和文本监督，还提出高斯显著性引导的多尺度空洞掩码，实验表明该方法提高了高斯表示可迁移性，在ModelNet40和ScanObjectNN上有性能提升。
Comments 32 pages, 6 figures, 6 tables
评估针对联网和自动驾驶车辆的增强型3D点云公共数据集的中毒攻击的操作影响
机构 * SAMOVAR, Télécom SudParis, Institut Polytechnique de Paris（SAMOVAR， Télécom SudParis， Institut Polytechnique de Paris） ； Universidad Carlos III de Madrid
专题命中 点云 ：point cloud(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 探讨针对联网和自动驾驶车辆增强型3D点云公共数据集的中毒攻击影响，以生成对抗网络技术为例评估增强中毒数据集效果，验证中毒能规避增强技术净化特性及在增强数据集上的传播与干扰，且实验材料公开。
Comments Accepted for presentation at SECRYPT 2026
点作为骨架：累积点云增强自回归生成用于闭环自动驾驶模拟
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Yinwang Intelligent Technology Co., Ltd.（银望智能科技有限公司） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
专题命中 点云 ：point cloud(title)；分类 cs.CV
AI总结 针对自动驾驶模拟难题，提出“点作为骨架”框架，通过自回归生成器结合多种条件合成视频，引入Reset-and-Roll支持闭环，用点云骨架稳定误差，实现基于nuPlan的闭环生成接口，实验证明其提升了闭环自回归生成质量。
Lift3D-VLA：将VLA模型提升到3D几何和动力学感知操纵
机构 * Peking University（北京大学） ； CUHK（香港中文大学） ； AI² Robotics（智平方科技）
专题命中 点云 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV、cs.RO
AI总结 研究针对VLA模型在物理环境操纵中几何理解和空间推理不足的问题，提出Lift3D-VLA框架。通过增强2D模型提升策略、GC-MAE自监督框架及分层时间动作建模，提升模型3D几何和动力学感知能力，在模拟和现实任务中取得更好效果。
Comments 14 pages, 7 figures. Project website: https://lift3dvla.github.io/
NegROI：基于场景条件负提示的以点击为中心的不确定性引导细化用于稳健交互式3D分割
机构 * School of Computer Science and Technology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学计算机科学与技术学院）
专题命中 点云 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 研究针对交互式3D分割中粗体素分辨率及背景误报问题，提出NegROI框架，结合点击中心多分辨率细化与场景条件负提示，通过不确定性驱动选择性细化、负提示建模及边界感知硬负挖掘，提升点击效率、减少误报并增强跨数据集鲁棒性。
Ground3D-LMM：基于LMM的细粒度3D点接地与空间推理
机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Linköping University（林雪平大学）
专题命中 点云 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 研究3D环境自然语言查询的可操作性问题，提出Ground3D-LMM统一模型，以点云等为输入，支持3D空间对话，能给出基于点的响应和度量数值输出，通过定义新任务、引入数据集验证，为3D对话理解提供强大基线。
Comments ECCV 2026
用于有限元分析的植物分支结构的过程性体素建模
专题命中 点云 ：point cloud(abstract)；分类 cs.GR
AI总结 针对精准农业等领域对植物建模的需求，提出自动体素过程性建模框架，能从输入骨架或点云生成适合有限元分析的六面体网格，经多步骤操作实现，在多植物数据集验证，还支持动态网格生成模拟植物生长。
Comments 31 pages, 15 figures
ELSA3D：用于统一3D理解与生成的弹性语义锚定
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
专题命中 3D生成 ：3D generation(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 研究统一3D基础模型文本-3D交互隐式问题，提出ELSA3D模型，通过弹性语义锚定联合构建语言和几何推理，用尺度感知八叉树令牌化器和锚定令牌表示几何，轻量级路由器使计算和推理弹性化，性能领先且减少计算量和延迟。
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