3D 视觉

Hydra++: Real-Time Hierarchical 3D Scene Graph Construction With Object-Level Shape Estimation

Hydra++：通过对象级形状估计进行实时分层3D场景图构建

Hyungtae Lim, Nathan Hughes, Xihang Yu, Ruihan Xu, Yun Chang, Jingnan Shi, Rajat Talak, Luca Carlone

机构 * Laboratory for Information & Decision Systems, Massachusetts Institute of Technology（信息与决策系统实验室，麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 研究如何将基于学习的对象形状估计器集成到分层3D场景图管道中，提出Hydra++系统。它结合形状估计和一致性检查，默认配置可在线构建场景图，支持混合配置应对室外挑战，实验证明其提高了对象和场景级重建质量。

Comments 8 pages, 12 figures, accepted in Proc. IEEE/RSJ IROS

What VGGT Knows About Overlap: Probing Geometric Foundation Models for Co-Visibility

VGGT 对重叠的理解：探索共可见性的几何基础模型

Filippo Ziliotto, Luciano Serafini, Lamberto Ballan, Tommaso Campari

机构 * University of Padova（帕多瓦大学） ； Fondazione Bruno Kessler (FBK)（布鲁诺·凯斯勒基金会） 纠错

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

AI总结 研究三维重建和机器人定位中共可见性问题，通过探索 VGGT 模型，发现其隐式编码共可见性及层间特性，引入 Co-VGGT 方法，该方法冻结 VGGT 并训练轻量级头，在基准测试中表现出色，提升了共可见性分类效果。

Glob3R: Global Structure-from-Motion with 3D Foundation Models

Glob3R：基于3D基础模型的全局运动恢复结构

Junyuan Deng, Heng Li, Kejie Qiu, Lingteng Qiu, Rui Peng, Weichao Shen, Weihao Yuan, Siyu Zhu, Zilong Dong, Ping Tan

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里巴巴集团通义实验室） ； Nanjing University（南京大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

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

AI总结 研究针对3D基础模型重建结果不准确及处理长序列或大图像集有缺陷的问题，提出Glob3R方法，通过增强主干、转换扭曲为特征轨迹、引入关联策略及进行全局优化等，实现强大准确重建，提升神经渲染质量。

4D Human-Scene Reconstruction from Low-Overlap Captures

从低重叠度捕获中进行4D人体场景重建

Minhyuk Hwang, Sangmin Kim, Seunguk Do, Daneul Kim, Jaesik Park

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

专题命中 三维重建 ：novel view synthesis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对现实场景中低重叠度相机的4D人体场景重建问题，提出StudioRecon方法，通过解耦背景和人体，利用视频扩散模型强化背景监督，结合跨视图关联等初始化人体，经递归增强模块避免伪影，实现了高水准新视图合成及相关应用。

Comments Accepted to SIGGRAPH Conference Papers '26. First two authors contributed equally. Project page: https://sisyphm.github.io/studiorecon-page/

ProSGNeRF: Progressive Dynamic Neural Scene Graph with Frequency Modulated Foundation Model in Urban Scenes

ProSGNeRF：城市场景中基于频率调制基础模型的渐进式动态神经场景图

Tianchen Deng, Yanbo Wang, Yejia Liu, Chenpeng Su, Jingchuan Wang, Danwei Wang, Shao-Yuan Lo, Weidong Chen

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； National Taiwan University（国立台湾大学） 纠错

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

AI总结 针对大规模城市场景中快速移动对象建模及相机自我运动处理难题，提出ProSGNeRF，通过渐进式场景图网络架构学习局部场景表示，利用基础模型网络编码潜码并引入频率调制模块，提升视图合成等能力。

Comments Accepted by IJCV 2026

Re$^3$Sim: Generating High-Fidelity Simulation Data via 3D-Photorealistic Real-to-Sim for Robotic Manipulation

Re$^3$Sim：通过用于机器人操作的3D逼真的真实到模拟生成高保真模拟数据

Xiaoshen Han, Junqiu Yu, Minghuan Liu, Yilun Chen, Xiaoyang Lyu, Yang Tian, Bolun Wang, Weinan Zhang, Jiangmiao Pang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 针对机器人真实数据收集难题，提出RE$^3$Sim系统，运用3D重建和神经渲染技术重现真实场景，利用特权信息收集专家演示并训练策略，验证管道有效性，仅用模拟数据实现零样本转移，还生成大规模数据集。

Underdetermined Fourier Extensions for Surface Partial Differential Equations

表面偏微分方程的欠定傅里叶扩展

Daniel R. Venn, Steven J. Ruuth

专题命中 三维重建 ：point cloud(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于傅里叶扩展的表面PDE求解方法，具有高阶精度和广泛适用性，适用于任意表面，无需基函数。

Journal ref IMA J. Numer. Anal., draf109, (2025)