3D 视觉

NoDrift3R: Raymap-Guided Coupling for Drift-Robust Unposed Feed-Forward 3D Reconstruction

NoDrift3R：用于无漂移前馈3D重建的光线图引导耦合

Xiangyu Sun, Liu Liu, Seungkwon Yang, Jingbing Han, Seungtae Nam, Zhizhong Su, Eunbyung Park

机构 * Sungkyunkwan University（成均馆大学） ； Horizon Robotics（地平线机器人） ； Yonsei University（延世大学） 纠错

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

AI总结 研究针对无姿态前馈3D重建中长序列因姿态漂移致性能下降等问题，提出用光线图引导耦合模块明确耦合几何与外观的协同框架及双频视点调度策略，提升了渲染和姿态估计性能，验证了几何-外观协同的关键作用。

Comments Project page: see https://xiangyu1sun.github.io/NoDrift3R-project-page/

3D-CoS: A New 3D Reconstruction Paradigm Based on VLM Code Synthesis

3D-CoS：基于VLM代码合成的新型3D重建范式

Yuhao Wang, Puyi Wang, Linjie Li, Zhengyuan Yang, Kevin Qinghong Lin, Yu Cheng

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Microsoft（微软） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 提出3D代码合成（3D-CoS）范式，将3D资产表示为可执行的Blender代码，利用VLM进行程序化重建，实现高可控性和局部编辑能力。

Comments Preprint. 24 pages, 11 figures

Peering into the Unknown: Active View Selection with Neural Uncertainty Maps for 3D Reconstruction

窥探未知：基于神经不确定性地图的主动视角选择用于3D重建

Zhengquan Zhang, Feng Xu, Mengmi Zhang

机构 * Deep NeuroCognition Lab, Nanyang Technological University, Singapore（深神经认知实验室，南洋理工大学，新加坡） ； Fudan University, China（复旦大学，中国） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(title,abstract)；NeRF(abstract)；Gaussian Splatting(abstract)；novel view synthesis(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于神经不确定性地图的主动视角选择方法，通过轻量级神经网络预测视角不确定性，从而提升3D重建的准确性和效率。

Comments 10 pages, 4 figures in the main text. Published at ICLR 2026

EGG-Fusion: Efficient 3D Reconstruction with Geometry-aware Gaussian Surfel on the Fly

EGG-Fusion: 基于几何感知高斯surfel的高效实时3D重建

Xiaokun Pan, Zhenzhe Li, Zhichao Ye, Hongjia Zhai, Guofeng Zhang

机构 * State Key Lab of CAD\&CG, Zhejiang University（浙江大学CAD与CG国家重点实验室） ； SenseTime Research（商汤科技研究院） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(title,abstract)；NeRF(abstract)；Gaussian Splatting(abstract)；3DGS(abstract)

AI总结 EGG-Fusion提出一种基于几何感知高斯surfel的实时3D重建系统，通过信息滤波融合方法提升精度和实时性，实现20%以上的精度提升。

Comments SIGGRAPH ASIA 2025

SaLon3R: Structure-aware Long-term Generalizable 3D Reconstruction from Unposed Images

Jiaxin Guo, Tongfan Guan, Wenzhen Dong, Wenzhao Zheng, Wenting Wang, Yue Wang, Yeung Yam, Yun-Hui Liu

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Hong Kong Center for Logistics Robotics（香港物流机器人中心） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(title,abstract)；Gaussian Splatting(abstract)；3DGS(abstract)；novel view synthesis(abstract)

OB3D: A New Dataset for Benchmarking Omnidirectional 3D Reconstruction Using Blender

Shintaro Ito, Natsuki Takama, Toshiki Watanabe, Koichi Ito, Hwann-Tzong Chen, Takafumi Aoki

机构 * Tohoku University（东洋大学） ； National Tsing Hua University（国立清华大学） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(title,abstract)；NeRF(abstract)；Gaussian Splatting(abstract)；3DGS(abstract)

Difix3D+: Improving 3D Reconstructions with Single-Step Diffusion Models

Jay Zhangjie Wu, Yuxuan Zhang, Haithem Turki, Xuanchi Ren, Jun Gao, Mike Zheng Shou, Sanja Fidler, Zan Gojcic, Huan Ling

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(title,abstract)；NeRF(abstract)；Gaussian Splatting(abstract)；3DGS(abstract)

Comments CVPR 2025

TFS-NeRF: Template-Free NeRF for Semantic 3D Reconstruction of Dynamic Scene

Sandika Biswas, Qianyi Wu, Biplab Banerjee, Hamid Rezatofighi

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

Comments Accepted in NeurIPS 2024 https://github.com/sbsws88/TFS-NeRF

DySurface: Consistent 4D Surface Reconstruction via Bridging Explicit Gaussians and Implicit Functions

DySurface: 通过连接显式高斯和隐式函数实现一致的4D表面重建

Minje Kim, Younghyun Noh, Jaesoon Kim, Tae-Kyun Kim

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； Sungkyunkwan University（全北国立大学） 纠错

专题命中 三维重建 ：NeRF(abstract,abstract_cn)；3DGS(abstract,abstract_cn)；Gaussian Splatting(abstract)；novel view synthesis(abstract)

AI总结 本文提出DySurface框架，通过连接显式高斯和隐式SDF，解决动态场景中几何表面重建的连续性问题，提升表面重建质量与边界完整性。

Diffusing Winding Gradients (DWG): A Parallel and Scalable Method for 3D Reconstruction from Unoriented Point Clouds

Weizhou Liu, Jiaze Li, Xuhui Chen, Fei Hou, Shiqing Xin, Xingce Wang, Zhongke Wu, Chen Qian, Ying He

专题命中 三维重建 ：point cloud(title,abstract)；3D reconstruction(title)；分类 cs.GR

Swimm3R: Splatting with Medium-aware SfM for Underwater 3D Reconstruction

Swimm3R：结合介质感知SfM的水下三维重建方法

Minseong Kweon, Junaed Sattar

机构 * University of Minnesota–Twin Cities（明尼苏达大学双城分校） ； Minnesota Robotics Institute (MnRI)（明尼苏达机器人研究所） 纠错

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

AI总结 该研究提出Swimm3R框架，结合介质感知SfM与水下Beta高斯溅射，建立巴巴多斯水下视频数据集，在水下三维重建中提升了PSNR与下游定位性能。

Comments Project Page: https://mnseong.github.io/swimm3r.github.io

NeVStereo: A NeRF-Driven NVS-Stereo Architecture for High-Fidelity 3D Tasks

NeVStereo: 一种基于NeRF的NVS-立体架构用于高保真3D任务

Pengcheng Chen, Yue Hu, Wenhao Li, Nicole M Gunderson, Andrew Feng, Zhenglong Sun, Peter Beerel, Eric J Seibel

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； CUHK-Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； USC Institute for Creative Technologies（南加州大学创意技术研究所） 纠错

专题命中 三维重建 ：NeRF(title,abstract)；3D reconstruction(abstract)；novel view synthesis(abstract)；分类 cs.CV、cs.GR

AI总结 NeVStereo通过结合NeRF和多视角深度估计，实现了高保真3D重建，显著提升了深度精度和网格质量。

GauSSmart: Enhanced 3D Reconstruction through 2D Foundation Models and Geometric Filtering

Alexander Valverde, Brian Xu, Yuyin Zhou, Meng Xu, Hongyun Wang

机构 * University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） ； Brown University（布朗大学） ； Kean University（凯恩大学） 纠错

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

HPR3D: Hierarchical Proxy Representation for High-Fidelity 3D Reconstruction and Controllable Editing

Tielong Wang, Yuxuan Xiong, Jinfan Liu, Zhifan Zhang, Ye Chen, Yue Shi, Bingbing Ni

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(title,abstract)；NeRF(abstract)；point cloud(abstract)；分类 cs.CV、cs.GR

Structure-Aware Sparse-View X-ray 3D Reconstruction

Yuanhao Cai, Jiahao Wang, Alan Yuille, Zongwei Zhou, Angtian Wang

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(title,abstract)；NeRF(abstract)；novel view synthesis(abstract)；分类 cs.CV

Comments CVPR 2024; The first Transformer-based method for X-ray and CT 3D reconstruction

Real-time 3D reconstruction from single-photon lidar data using plug-and-play point cloud denoisers

Julián Tachella, Yoann Altmann, Nicolas Mellado, Aongus McCarthy, Rachael Tobin, Gerald S. Buller, Jean-Yves Tourneret, Stephen McLaughlin

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(title,abstract)；point cloud(title)

MVM-IOD: An Industrial Object-Centric Benchmark Dataset for the Evaluation of 3D Reconstruction Methods

MVM-IOD：用于评估3D重建方法的工业对象中心基准数据集

Robert Langendörfer, Markus Hillemann, Markus Ulrich

机构 * Machine Vision Metrology, Institute of Photogrammetry and Remote Sensing, Karlsruhe Institute of Technology, Germany（德国卡尔斯鲁厄理工学院摄影测量与遥感研究所机器视觉计量学） 纠错

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

AI总结 针对工业场景3D重建评估数据集匮乏的问题，提出MVM-IOD数据集，包含工业对象图像、参考相机位姿和点云，并评估了多种SOTA方法，发现前馈方法对非分布图像敏感。

3DReflecNet: A Large-Scale Dataset for 3D Reconstruction of Reflective, Transparent, and Low-Texture Objects

3DReflecNet：一个大规模数据集，用于反射、透明和低纹理物体的3D重建

Zhicheng Liang, Haoyi Yu, Boyan Li, Dayou Zhang, Zijian Cao, Tianyi Gong, Junhua Liu, Shuguang Cui, Fangxin Wang

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Capital Normal University（首都师范大学） ； University of Southern California（南加州大学） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(title,abstract)；3D vision(abstract)；novel view synthesis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出3DReflecNet数据集，包含超过700万张多视角图像，用于评估和推动针对反射、透明和低纹理物体的3D视觉方法，揭示现有方法在复杂材料下的局限性。

Comments This paper has been accepted by CVPR 2026 Oral

BALTIC: A Benchmark and Cross-Domain Strategy for 3D Reconstruction Across Air and Underwater Domains Under Varying Illumination

BALTIC：跨空气和水域的3D重建基准与跨域策略

Michele Grimaldi, David Nakath, Oscar Pizarro, Jonatan Scharff Willners, Ignacio Carlucho, Yvan R. Petillot

机构 * School of Engineering & Physical Sciences, Heriot-Watt University（赫瑞瓦德大学工程与物理科学学院） ； Marine Data Science Group, Christian Albrechts University of Kiel（基尔大学海洋数据科学组） ； Frontier Robotics, The National Robotarium（前沿机器人，国家机器人中心） 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 本文提出BALTIC基准，通过不同介质和光照条件下的多样化数据集评估3D重建方法，结合COLMAP和神经辐射场方法验证跨域重建性能，发现简单预处理的高斯点云在纹理一致条件下表现优异。

3DTurboQuant: Training-Free Near-Optimal Quantization for 3D Reconstruction Models

3DTurboQuant: 无需训练的近最优3D重建模型量化

Jae Joong Lee

机构 * Purdue University（普渡大学） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(title)；NeRF(abstract)；Gaussian Splatting(abstract)；3DGS(abstract)

AI总结 3DTurboQuant提出无需训练的3D重建模型量化方法，通过随机旋转将参数转换为已知Beta分布，实现数据无关的近最优量化，压缩3DGS和DUSt3R模型，PSNR损失极小。

Comments Preprint

UniSem: Generalizable Semantic 3D Reconstruction from Sparse Unposed Images

UniSem: 从稀疏未定位图像进行通用语义3D重建

Guibiao Liao, Qian Ren, Kaimin Liao, Hua Wang, Zhi Chen, Luchao Wang, Yaohua Tang

机构 * Moore Threads AI 纠错

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

AI总结 UniSem通过误差感知高斯丢弃和混合训练课程提升深度精度和语义泛化能力，在ScanNet和Replica数据集上实现了更优的深度预测和开放词汇3D分割性能。

EMGauss: Continuous Slice-to-3D Reconstruction via Dynamic Gaussian Modeling in Volume Electron Microscopy

EMGauss：通过动态高斯建模在体积电子显微镜中实现连续切片到三维重建

Yumeng He, Zanwei Zhou, Yekun Zheng, Chen Liang, Yunbo Wang, Xiaokang Yang

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

AI总结 EMGauss通过动态高斯建模方法，解决体积电子显微镜中切片到三维重建的异质性限制，提升插值质量并实现连续切片合成。

Comments Accepted by CVPR 2026. Project page: https://raynehe.github.io/EMGauss/

S2D: Sparse to Dense Lifting for 3D Reconstruction with Minimal Inputs

S2D：基于稀疏到密集的3D重建方法，使用最少输入

Yuzhou Ji, Qijian Tian, He Zhu, Xiaoqi Jiang, Guangzhi Cao, Lizhuang Ma, Yuan Xie, Xin Tan

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Chery Automobile（奇瑞汽车） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(title)；Gaussian Splatting(abstract)；3DGS(abstract)；point cloud(abstract)

AI总结 S2D通过稀疏到密集的提升方法，在最少输入下实现高质量的3DGS重建，提升稀疏点云和3DGS的一致性与稳定性。

OnlineX: Unified Online 3D Reconstruction and Understanding with Active-to-Stable State Evolution

OnlineX: 一种基于主动到稳定状态演化的统一在线3D重建与理解方法

Chong Xia, Fangfu Liu, Yule Wang, Yize Pang, Yueqi Duan

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(title)；Gaussian Splatting(abstract)；3DGS(abstract)；novel view synthesis(abstract)

AI总结 OnlineX通过解耦主动到稳定状态演化范式，实现基于流式图像的统一在线3D重建与理解，提升重建质量和实时推理效率。

Comments Accepted by CVPR Finding 2026 (Project page: https://xiac20.github.io/OnlineX/)

Agreement-Driven Multi-View 3D Reconstruction for Live Cattle Weight Estimation

基于共识的多视图3D重建用于活牛体重估计

Rabin Dulal, Wenfeng Jia, Lihong Zheng, Jane Quinn

机构 * Charles Sturt University（查尔斯·斯特劳特大学） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(title,abstract)；point cloud(abstract)；3D generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出基于共识的多视图3D重建方法，用于非接触式活牛体重估计，通过比较经典集成模型与深度学习模型，验证了提高重建质量对农场应用的重要性。

PIS3R: Very Large Parallax Image Stitching via Deep 3D Reconstruction

PIS3R: 通过深度3D重建实现非常大的视差图像拼接

Muhua Zhu, Xinhao Jin, Chengbo Wang, Yongcong Zhang, Yifei Xue, Tie Ji, Yizhen Lao

机构 * Hunan University（湖南大学） ； Institut Pascal, Université Clermont Auvergne / CNRS（帕斯卡尔研究所，克莱蒙特-奥弗涅大学 / CNRS） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(title,abstract)；3D vision(abstract)；point cloud(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 PIS3R通过深度3D重建技术实现对大视差图像的高效拼接，保留几何完整性并提升下游3D视觉任务的应用能力。

On-the-fly Large-scale 3D Reconstruction from Multi-Camera Rigs

实时多相机阵列的大规模3D重建

Yijia Guo, Tong Hu, Zhiwei Li, Liwen Hu, Keming Qian, Xitong Lin, Shengbo Chen, Tiejun Huang, Lei Ma

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

AI总结 本文提出了一种基于多相机阵列的实时3D重建框架，通过分层初始化和轻量级调整实现高效且保真的场景重建。

G$^2$VLM: Geometry Grounded Vision Language Model with Unified 3D Reconstruction and Spatial Reasoning

G$^2$VLM：基于几何的视觉语言模型，实现统一的3D重建与空间推理

Wenbo Hu, Jingli Lin, Yilin Long, Yunlong Ran, Lihan Jiang, Yifan Wang, Chenming Zhu, Runsen Xu, Tai Wang, Jiangmiao Pang

机构 * Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； SJTU（上海交通大学） ； FDU（福建师范大学） ； ZJU（浙江大学） ； USTC（中国科学技术大学） ； HKU（香港大学） ； CUHK（香港中文大学） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(title,abstract)；3D vision(abstract)；spatial understanding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 G$^2$VLM通过统一3D重建与空间推理，提升视觉语言模型在空间智能任务中的性能。

Comments code are released at https://github.com/InternRobotics/G2VLM

Doctoral Thesis: Geometric Deep Learning For Camera Pose Prediction, Registration, Depth Estimation, and 3D Reconstruction

Xueyang Kang

机构 * Faculty of Engineering and Information Technology（工程与信息技术学院） ； University of Melbourne（墨尔本大学） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(title,abstract)；3D vision(abstract)；point cloud(abstract)；分类 cs.CV

Comments 175 pages, 66 figures

GTR: Improving Large 3D Reconstruction Models through Geometry and Texture Refinement

Peiye Zhuang, Songfang Han, Chaoyang Wang, Aliaksandr Siarohin, Jiaxu Zou, Michael Vasilkovsky, Vladislav Shakhrai, Sergey Korolev, Sergey Tulyakov, Hsin-Ying Lee

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

Comments 19 pages, 17 figures. Project page: https://snap-research.github.io/GTR/; Code: https://github.com/snap-research/snap_gtr/