3D 视觉

GEAR: Reconstruction of Classical Paintings via Geometry Grounding and Appearance Restitution

GEAR：通过几何定位和外观还原重建古典绘画

Qinyu Zhang, Xinda Liu, Yunchen Li, Yunzhuo Liu, Chenxi Hu, Kang Li, Guohua Geng

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(abstract)

AI总结 研究旨在解决从单幅古典绘画重建3D场景的难题，提出免训练的GEAR框架，先通过几何定位增强3D高斯重建稳定性，再在空间约束下恢复外观，经实验验证其在多方面优于基线，还构建了相关基准。

Comments Accepted by ACM MM 2026

MAGS-SLAM: Monocular Multi-Agent Gaussian Splatting SLAM for Geometrically and Photometrically Consistent Reconstruction

MAGS-SLAM：单目多智能体高斯点云SLAM用于几何和光度一致的重建

Zhihao Cao, Qi Shao, Shuhao Zhai, Jing Zhang, Anh Nguyen, Hesheng Wang, Baoru Huang

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Harbin Engineering University（哈尔滨工程大学） ； University of Liverpool（利物浦大学） ； University of Macau（澳门大学） ； University of Ottawa（多伦多大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；3DGS(abstract,abstract_cn)；3D reconstruction(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 MAGS-SLAM通过单目视觉实现多智能体高斯点云SLAM，无需RGB-D传感器即可完成几何和光度一致的场景重建，实验表明其跟踪精度和渲染质量可与现有RGB-D方法媲美。

HandSCS: Structural Coordinate Space for Animatable Hand Gaussian Splatting

HandSCS: 用于可动画手高斯点云的结构坐标空间

Yilan Dong, Wenqing Wang, Qing Wang, Jiahao Yang, Haohe Liu, Xiatuan Zhu, Gregory Slabaugh, Shanxin Yuan

机构 * Queen Mary University of London（伦敦女王学院） ； University of Surrey（萨里大学） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；3DGS(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 HandSCS 通过结构引导的 3D 高斯点云框架实现高保真的手部动画，采用结构坐标空间和跨姿态一致性损失提升姿态间一致性。

Comments Accepted to ECCV 2026

LAGS: Low-Altitude Gaussian Splatting with Groupwise Heterogeneous Graph Learning

LAGS：低空高斯点云与群体异构图学习

Yikun Wang, Yujie Wan, Wei Zuo, Shuai Wang, Yik-Chung Wu, Chengzhong Xu, Huseyin Arslan

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究所） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； State Key Laboratory of IOTSC, University of Macau（澳门大学物联网科学国家重点实验室） ； College of Engineering, Istanbul Medipol University（伊斯坦布尔Medipol大学工程学院） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.RO

AI总结 LAGS通过聚合分布式无人机的航拍图像实现3D场景重建，但现有低空资源分配方案因未考虑视角差异导致效率低下。本文提出GW-HGNN，通过图学习平衡数据保真度与传输成本，实验表明其在关键渲染指标上优于现有方法，并显著降低计算延迟。

Comments 6 pages, 12 figures, 2 tables

Deblur-Avatar: Animatable Avatars from Motion-Blurred Monocular Videos

Deblur-Avatar：从运动模糊单目视频生成可动画化头像

Xianrui Luo, Juewen Peng, Zhongang Cai, Lei Yang, Fan Yang, Zhiguo Cao, Guosheng Lin

机构 * School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学人工智能与自动化学院） ； S-Lab for Advanced Intelligence, Nanyang Technological University（南洋理工大学先进智能实验室） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） ； SenseTime Research（商汤科技研究院） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(abstract,abstract_cn)；Gaussian Splatting(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 该研究针对运动模糊单目视频输入，提出将基于人类运动的运动模糊模型集成到3D高斯平铺的框架，通过优化轨迹和高斯分布重建高质量可动画化头像，实验证明其在渲染质量等方面显著优于现有方法。

FUSE-Flow: A Decoupled Framework for Calibration and Stateless Real-Time Multi-View Point Cloud Fusion

FUSE-Flow：一种用于标定和无状态实时多视角点云融合的解耦框架

Chentian Sun

专题命中 点云 ：point cloud(title,abstract)；3D reconstruction(abstract)

AI总结 提出一种解耦标定与融合的框架FUSE-Flow，通过几何对齐标定模块和置信度引导融合模块，实现无标定板、无全局优化的实时多视角点云融合，在视觉效果、动态稳定性和可扩展性上优于主流方法。

Comments 8pages,5figures, the version to submit IEEE TMM, resubmitted on 2026.7.8

Near-Optimal Dimension Lower Bounds for Single-Vector Embeddings of Maximum Inner Product Similarity

最大内积相似度单向量嵌入的近最优维度下界

Rajesh Jayaram, Honghao Lin, Vahab Mirrokni, David P. Woodruff

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)

AI总结 研究针对最大内积相似度单向量嵌入的维度下界问题。此前上下界在m指数上有差距，本文几乎弥合。证明结合方法得出，对固定δ及足够小ε、m≥(1/ε)^A_δ，单向量近似维度D≥m^(c_δ/ε^(2 - 2δ))，此结论对多种情况适用，指数接近上界。

Distance-Matrix Wasserstein Statistics for Scalable Gromov--Wasserstein Learning

基于距离矩阵的Wasserstein统计用于可扩展的Gromov-Wasserstein学习

Ao Xu, Tieru Wu

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)

AI总结 本文提出距离矩阵Wasserstein统计，通过采样点并运输距离矩阵来近似Gromov-Wasserstein距离，证明其作为下界并建立反向逼近不等式，同时提供有限样本界和可扩展计算方法。

Comments The authors withdraw this manuscript because its attribution and positioning relative to prior work require substantial correction, and several technical arguments require further verification. The current version should not be relied upon

Ground4D: Consistency-Aware 4D Reconstruction from Monocular Video

Ground4D: 从单目视频进行一致性感知的四维重建

Qing Zhao, Weijian Deng, Pengxu Wei, Liang Lin

机构 * School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University, China（中山大学计算机科学与工程学院） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University, China（清华大学深圳国际研究生院） 纠错

专题命中 新视角合成 ：Gaussian Splatting(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出Ground4D框架，结合3D基础模型进行几何初始化与动态高斯泼溅进行一致性优化，实现从单目视频的高保真4D重建与新视角渲染。