视觉与机器人

3D 视觉

三维重建、NeRF、Gaussian Splatting、点云和空间智能。

2026-07-21 至 2026-07-21 共收录 3 篇信号源：cs.CV, cs.GR, cs.RO

1. 3D生成 3 篇

2607.16352 2026-07-21 cs.CV cs.AI cs.CL cs.GR cs.MA 新提交 73%

Clarify Before Executing: A Self-Evolving Agent for Resolving Intent Asymmetry in 3D Tool Orchestration

执行前澄清：用于解决3D工具编排中意图不对称的自进化智能体

Xiaoye Zhu, Weixin Li, Junan Huo, Bozhong Wang, Jia Zeng, Yi Yang, Cen Chen, Qi Liu

专题命中 3D生成：point cloud(abstract)；3D generation(abstract)；分类 cs.CV、cs.GR

AI总结研究3D资产创建中用户指令模糊与工具要求精确的意图不对称问题，提出自进化智能体CLARE，通过解耦生成管道、模拟多轮交互自我进化澄清策略，在新基准测试中取得领先性能，证明主动澄清对3D执行的关键作用。

Comments Accepted to ACM Multimedia 2026 (ACM MM 2026). 26 pages including appendix, 8 figures. Code: https://github.com/xyzhu1225/CLARE

2607.16805 2026-07-21 cs.CV 新提交 57%

Scene-SAM3D: Multi-View Scene Asset Generation Without Fine-Tuning

Scene-SAM3D：无需微调的多视图场景资产生成

Yuqi Zhang, Yadan Luo, Xiangyu Sun, Fengyi Zhang, Zi Huang, Xin Tan

机构 * The University of Queensland（昆士兰大学）； East China Normal University（华东师范大学）； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室）

专题命中 3D生成：3D generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结研究针对现实场景中3D生成难题，提出无需训练的Scene-SAM3D框架，通过选互补视图、潜在速度融合及高斯优化，实现多视图场景资产生成，实验证明其在减少场景级CD和降低计算成本上有显著成效。

Comments 18 pages, 9 figures

2512.18953 2026-07-21 cs.CV 版本更新 57%

Symmetry Matters: Auditing and Symmetrizing 3D Generative Models

对称性至关重要：审计和对称化3D生成模型

Nicolas Caytuiro, Ivan Sipiran

机构 * University of Chile（智利大学）

专题命中 3D生成：point cloud(abstract)；分类 cs.CV

AI总结本文研究了无条件点云生成中对称性的保持问题，通过审计多个3D生成模型的对称性并计算基于Chamfer距离的归一化对称性分数，发现现有模型在对称性意识评估协议下存在持续的对称性差距。通过分析训练数据和引入对称性意识干预，作者提出了在半对象数据集上训练生成模型并在采样时进行反射重建的方法，从而提高几何一致性和视觉合理性。

Comments 12 pages, 8 figures, 4 tables