Neural-PIL: Neural Pre-Integrated Lighting for Reflectance Decomposition
专题命中 新视角合成 :NeRF(abstract);分类 cs.CV、cs.GR
Comments Project page: https://markboss.me/publication/2021-neural-pil/ Video: https://youtu.be/AsdAR5u3vQ8 - Accepted at NeurIPS 2021
视觉与机器人
三维重建、NeRF、Gaussian Splatting、点云和空间智能。
专题命中 新视角合成 :NeRF(abstract);分类 cs.CV、cs.GR
Comments Project page: https://markboss.me/publication/2021-neural-pil/ Video: https://youtu.be/AsdAR5u3vQ8 - Accepted at NeurIPS 2021
专题命中 新视角合成 :novel view synthesis(abstract);分类 cs.CV、cs.GR
Comments Project website: http://www.computationalimaging.org/publications/metanlr/
专题命中 新视角合成 :novel view synthesis(abstract);分类 cs.CV、cs.GR
Comments Accepted to NeurIPS 2021
专题命中 新视角合成 :3D reconstruction(abstract);分类 cs.CV、cs.GR
Comments Project webpage: https://repo-sam.inria.fr/fungraph/freestylegan/
Journal ref ACM Transactions on Graphics (SIGGRAPH Asia 2021)
专题命中 新视角合成 :novel view synthesis(abstract);分类 cs.CV、cs.GR
Comments ICCV 2021; 17 pages
专题命中 新视角合成 :NeRF(abstract);分类 cs.CV、cs.GR
Comments Accepted by ACM MM 2021
专题命中 新视角合成 :novel view synthesis(abstract);分类 cs.CV、cs.GR
专题命中 新视角合成 :novel view synthesis(abstract);分类 cs.CV、cs.RO
专题命中 新视角合成 :novel view synthesis(abstract);分类 cs.CV、cs.GR
Comments CVPR 2021 (Oral)
专题命中 新视角合成 :novel view synthesis(abstract);分类 cs.CV、cs.GR
Comments Project website: http://www.computationalimaging.org/publications/nlr/
专题命中 新视角合成 :novel view synthesis(abstract);分类 cs.CV、cs.RO
专题命中 新视角合成 :novel view synthesis(abstract);分类 cs.CV、cs.GR
Comments Published at the European Conference on Computer Vision, 2020
专题命中 新视角合成 :novel view synthesis(abstract);分类 cs.CV、cs.GR
Comments Eurographics 2020 survey paper
专题命中 新视角合成 :novel view synthesis(abstract);分类 cs.CV、cs.GR
Comments 12 pages, 4 figures, accepted for presentation at the Scandinavian Conference on Image Analysis 2019
专题命中 新视角合成 :point cloud(abstract);分类 cs.CV、cs.GR
Comments Eurographics Symposium on Rendering 2019
专题命中 新视角合成 :point cloud(abstract);分类 cs.CV、cs.GR
专题命中 新视角合成 :novel view synthesis(abstract);分类 cs.CV、cs.GR
Comments Video: https://youtu.be/z-pVip6WeyY SIGGRAPH 2019
专题命中 新视角合成 :novel view synthesis(abstract);分类 cs.CV、cs.GR
Comments 10 pages, 82 figures, Published at IEEE WACV 2019
专题命中 新视角合成 :novel view synthesis(abstract,comments);分类 cs.CV
Comments ICLR 2024; Originally titled as "Is Generalized Dynamic Novel View Synthesis from Monocular Videos Possible Today?"; Project page: https://xiaoming-zhao.github.io/projects/pgdvs
AnyCamVLA: 零样本相机适应用于视角鲁棒的视觉-语言-动作模型
机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Seoul National University(电子与计算机工程系,首尔国立大学) ; Department of Mechanical Engineering, Massachusetts Institute of Technology(机械工程系,麻省理工学院)
专题命中 新视角合成 :novel view synthesis(abstract);分类 cs.RO
AI总结 AnyCamVLA通过零样本相机适应提升视觉-语言-动作模型在视角变化下的鲁棒性,适用于任何RGB策略。
Comments Accepted to IROS 2026
MODEST:多光学深度景深立体数据集
专题命中 新视角合成 :novel view synthesis(abstract);分类 cs.CV
AI总结 本文提出首个高分辨率立体DSLR数据集,涵盖18000张图像,系统变化焦距和光圈,用于研究单目和立体深度估计及景深渲染等任务。
Comments Website, dataset and software tools now available for purely non-commercial, academic research purposes. Significant new contributions. Project page: https://modest-dataset.netlify.app/ Huggingface: https://huggingface.co/datasets/independent-vision-lab/MODEST
Ground4D: 从单目视频进行一致性感知的四维重建
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)
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。
SoccerNet 2026挑战结果
机构 * University of Liège(列日大学) ; King Abdullah University of Science and Technology(阿卜杜拉国王科技大学) ; Spiideo(斯皮迪奥公司) ; Aalborg University(奥尔堡大学) ; SpAItial(斯帕蒂亚尔公司) ; Center for Robotics, Mines Paris, PSL(巴黎矿业学院机器人中心(巴黎文理研究大学)) ; Footovision(Footovision公司) ; Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) ; Universitat de Barcelona(巴塞罗那大学) ; Computer Vision Center(计算机视觉中心) ; EVS Broadcast Equipment(EVS广播设备公司) ; Pioneer Center for Artificial Intelligence(先锋人工智能中心) ; Lund University(隆德大学) ; TAHAKOM(TAHAKOM公司) ; Mohamed Bin Zayed University for Artificial Intelligence (MBZUAI)(穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学) ; Sber AI(Sber人工智能公司) ; Salute For Business(Salute For Business公司) ; Intelligent Perception and Image Understanding Lab, Xidian University(西安电子科技大学智能感知与图像理解实验室) ; South China University of Technology(华南理工大学) ; Hefei University of Technology(合肥工业大学) ; Kyungpook National University(庆北国立大学) ; Leipzig University of Applied Sciences(莱比锡应用科学大学) ; Friedrich-Alexander University Erlangen-Nuremberg(埃尔朗根-纽伦堡大学) ; University of Seoul(首尔大学) ; Shenzhen Institute for Advanced Study, University of Electronic Science and Technology of China(电子科技大学深圳高等研究院) ; Nanjing University(南京大学) ; University of Science, Ho Chi Minh City(胡志明市科技大学) ; Nanyang Technological University(南洋理工大学) ; National University of Singapore(新加坡国立大学)
专题命中 新视角合成 :novel view synthesis(abstract);分类 cs.CV
AI总结 SoccerNet 2026挑战涵盖五项体育视频理解视觉任务,为每项任务提供数据、协议和基线。众多团队参与,本文介绍任务、评估协议,展示排行榜并总结领先提交内容,记录各任务当前状态。
Comments 40 pages
归一化物体坐标空间中用于生成视图合成的全局姿态控制
机构 * The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) ; Amazon(亚马逊)
专题命中 新视角合成 :novel view synthesis(abstract);分类 cs.CV
AI总结 针对现有生成模型在目标视图全局控制上的不足,提出在归一化物体坐标空间中精确相机控制的新方法,以单张或少量无姿态图像为输入,将视图合成视为图像编辑问题,提升了视图生成质量和保真度。
Comments Accepted to ECCV 2026. Project page https://lizb6626.github.io/GlobalNVS/
InverseCrafter:作为潜在域逆问题的高效视频重新捕捉
机构 * Graduate School of AI, KAIST, South Korea(韩国釜山国立大学人工智能研究生院) ; EverEx, South Korea(韩国EverEx公司) ; Korea University, South Korea(韩国国立庆熙大学)
专题命中 新视角合成 :novel view synthesis(abstract);分类 cs.CV
AI总结 提出InverseCrafter框架,将新视角视频生成转化为潜在空间基于图像修复的逆问题,通过轻量级潜在掩码编码器建立算子等价,无需标注4D训练数据,实现高效合成与编辑。
Comments ECCV 2026
PanoGrounder: 利用全景场景表示桥接2D和3D,实现基于VLM的3D视觉定位
机构 * Seoul National University(首尔大学) ; Robotics Lab, Hyundai Motor Company(现代汽车公司机器人实验室) ; Pohang University of Science and Technology (POSTECH)(浦项科技大学)
专题命中 新视角合成 :3D vision(abstract);分类 cs.CV
AI总结 提出PanoGrounder框架,通过多模态全景表示与预训练2D VLM结合,实现强泛化能力的3D视觉定位,在ScanRefer和Nr3D上取得最优结果。
Comments ECCV 2026
DPPE:重新思考基于相机的可缩放多视图Transformer的位置编码
机构 * Keio University(庆应义塾大学) ; SB Intuitions
专题命中 新视角合成 :novel view synthesis(abstract);分类 cs.CV
AI总结 针对多视图Transformer中基于相机参数的位置编码导致训练后期性能停滞的问题,提出解耦位姿位置编码(DPPE),将旋转和平移显式分离,实现稳定长训练并提升外推泛化能力。
URoPE: 在几何空间中实现通用的相对位置嵌入
机构 * Applied Intuition(应用直觉) ; University of California, Berkeley(加州大学伯克利分校)
专题命中 新视角合成 :novel view synthesis(abstract);分类 cs.CV
AI总结 URoPE扩展了RoPE,使模型能在不同视角或维度的几何空间中处理位置信息,适用于多任务如视图合成、3D检测等,提升模型在几何推理中的表现。
Comments Accepted by ECCV 2026. Code is available: https://urope-pe.github.io/
3D-LENS:一种基于3D提升的单视角空地重识别方法
机构 * Université Paris-Saclay, CEA, List(巴黎萨克雷大学、CEA、List) ; Sorbonne University, CNRS, Institute of Intelligent Systems and Robotics (ISIR)(索邦大学、CNRS、智能系统与机器人研究所)
专题命中 新视角合成 :novel view synthesis(abstract);分类 cs.CV
AI总结 本文提出3D-LENS方法,通过结合几何一致的新型视角合成与鲁棒表示学习,解决单视角空地重识别中的视角域差距问题,实现跨视角检索。
Comments 15 pages, 2 figures, accepted to the European Conference on Computer Vision (ECCV) 2026
基于物理世界建模的感知3D仿真
机构 * Stanford University(斯坦福大学)
专题命中 新视角合成 :novel view synthesis(abstract);分类 cs.CV
AI总结 提出P3Sim系统,结合学习型物理世界模型、几何条件模块和持久场景记忆,在部分观测和不完整3D变换信号下模拟未来场景状态,实现多任务泛化。
Comments Published as a conference paper at CVPR 2026