3D 视觉

Point-Based 3D Reconstruction from Sparse Views under Known Illumination

已知光照条件下基于点的稀疏视图三维重建

Magnus Kaufmann Gjerde, Joakim Bruslund Haurum, Jeppe Revall Frisvad, Markus Worchel, J. Andreas Bærentzen, Thomas B. Moeslund

机构 * Aalborg University（奥尔堡大学） ； Centre for Software Technology, University of Southern Denmark（南丹麦大学软件技术中心） ； Pioneer Centre for Artificial Intelligence（先锋人工智能中心） ； Technical University of Denmark（丹麦技术大学） ； Technische Universität Berlin（柏林工业大学） 纠错

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

AI总结 提出带不透明度的β表面元可微点渲染方法，在5个合成物体的10个位姿视图重建中，平均 chamfer 距离比最强基线低28.5%，仅需267个表面元，实现高效高精度三维重建。

4DAnyone: Create Anyone in 4D from a Casual Monocular Video

4DAnyone：从随意的单目视频中创建4D虚拟人物

Yudong Jin, Tao Xie, Qihang Zhang, Zehong Shen, Zhen Xu, Yujun Shen, Hujun Bao, Xiaowei Zhou, Yinghao Xu

机构 * State Key Lab of CAD&CG, Zhejiang University（浙江大学CAD&CG国家重点实验室） ； Robbyant ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 4DAnyone是一种从单目视频重建4D人体的框架，通过RCP和TCR解决多视图一致性问题，在相关数据集上优于现有方法且泛化性好。

Comments Project page: this https URL (https://4danyone.github.io)

Stream4D: 4D-Consistency for Streaming Autoregressive Diffusion Video Models

Stream4D：面向流式自回归扩散视频模型的4D一致性

Yuanhao Ban, Jiaqi Feng, Hengguang Zhou, Xiaohuan Pei, Justin Cui, Cho-Jui Hsieh

机构 * UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 Stream4D用显式建模场景动力学的前馈4D重建奖励替代静态评判器，结合运动先验与感知锚，提升流式自回归扩散视频模型的4D重建质量、运动保留效果及人类对齐偏好。

Active Spiking Perception: The Membrane Potential as a Belief State for Anytime 3D Point Cloud Recognition

主动脉冲感知：作为任何时刻3D点云识别置信状态的膜电位

Akarsh Jain, Arya Pawa, Ayush Debnath, Smera Rawal, Sayeed Shafayet Chowdhury

专题命中 点云 ：point cloud(title,abstract)

AI总结 提出主动脉冲感知（ASP），以LIF膜电位为置信状态实现3D点云识别的迭代决策，在ModelNet等数据集取得结果，机制可迁移至密集预测，能耗可降2.8倍至1.35倍。

Comments 28 pages, 9 figures, 17 tables. Supplementary material included as appendices A-J

CVSD-Reg: Cross-Modal Visual Semantic Prior Distillation for Robust LiDAR Registration

CVSD-Reg：用于鲁棒激光雷达配准的跨模态视觉语义先验蒸馏

Eunsoo Im, Junghun Suh, Gyeonggwan Lee, Seunghwan Hong

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

AI总结 本文提出CVSD-Reg框架，通过蒸馏视觉基础模型的语义先验提升激光雷达配准的鲁棒性，在多数据集上的成功率优于现有方法，且无需相机输入或事后ICP精修。

Untangling Dense Crowds with mmWave Radar: From Crowd Semantics to Individual Spatial Behaviors

用毫米波雷达解耦密集人群：从人群语义到个体空间行为

Aaditya Prakash Kattekola, Anurag Pallaprolu, Yasamin Mostofi

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)

AI总结 该研究提出毫米波雷达解耦密集人群的新框架，结合宏微观结构与语义引导多假设推理，经18项实验验证，在行人足迹恢复上显著优于当前最优方法，鲁棒性强。

A high-order, meshless, Lagrangian--Eulerian RBF-FD method for advection--diffusion--reaction on moving manifolds

用于移动流形上平流-扩散-反应问题的高阶无网格拉格朗日-欧拉RBF-FD方法

Matthew Lowery, Grady B. Wright, Varun Shankar

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)

AI总结 该研究提出一种高阶无网格拉格朗日-欧拉RBF-FD方法，用于求解三维移动流形上的平流-扩散-反应偏微分方程，通过多种策略提升稳定性与效率，数值实验验证了其收敛性、守恒性与长期积分稳定性。

Comments 27 pages + 12 page appendix, 21 figures

Block3D: Efficient Text-to-3D Generation via Block-Wise Diffusion

Block3D：基于分块扩散的高效文本到3D生成

Bowen Cui, Weijie Wang, Zeyu Zhang, Yefei He, Mingda Lin, Haoyu Zhao, Yuanyu He, Donny Y. Chen, Feng Chen, Bohan Zhuang

机构 * ZipLab, Zhejiang University（浙江大学ZipLab） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Wuhan University（武汉大学） ； Monash University（莫纳什大学） ； University of Adelaide（阿德莱德大学） 纠错

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

AI总结 针对文本到3D生成成本高的问题，提出Block3D分块扩散框架，通过分块生成、联合去噪及置信度引导的块内修正，在保持几何保真度的同时实现5.15倍的速度提升。

Comments Project page: this https URL (https://alexandertsui.github.io/block3d/)