3D 视觉

G-MASt3R-SfM: Graph-based View Pruning and Multi-stage Optimization for Robust SfM

G-MASt3R-SfM：基于图的视图剪枝与多阶段优化实现鲁棒SfM

Toshiki Watanabe, Shintaro Ito, Natsuki Takama, Koichi Ito, Takafumi Aoki

机构 * Graduate School of Information Sciences, Tohoku University, Japan（东北大学信息科学研究生院） 纠错

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

AI总结 提出G-MASt3R-SfM管道，通过基于图的视图剪枝（GVP）和多阶段优化（MSO）模块，抑制非重叠图像对导致的错误匹配，在ETH3D数据集上实现相机位姿和三维重建的最先进精度。

Comments accepted to ICIP2026

Dual-Stream EEG Decoding for 3D Visual Perception

用于3D视觉感知的双流脑电解码

Ninon Lizé Masclef, Taisija Demcenko, Antonella Catanzaro, Nataliya Kosmyna

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 提出一种模仿生物视觉腹侧和背侧通路的双流脑电解码模型，通过圆形回归预测角度和EEG条件多视图扩散实现3D重建，揭示了时间动态的通道参与模式。

Comments 17 pages, 4 figures. Accepted at the Symmetry and Geometry in Neural Representations Workshop (NeurReps), NeurIPS 2025. To appear in Proceedings of Machine Learning Research (PMLR)

UniviewVLA: A Unified Multiview Vision-Language-Action Model with World Modeling

UniviewVLA：统一的多视图视觉-语言-动作模型与世界建模

Tao Xu, Runhao Zhang, Zhijian Huang, Jiayi Guan, Jiaxin Wang, Yifan Ding, Yong-Lu Li, Long Chen, Guang Chen, Jinghui Lu

机构 * Tongji University（同济大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Xiaomi EV（小米汽车） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出UniviewVLA，利用世界模型生成多视图未来帧，从标准双摄像头观测中预测动作，解决遮挡问题，无需额外硬件或显式重建，并通过运动信息令牌压缩和动作熵视图选择提升效率。

Self-Supervised Dual-Frequency Phase Decomposition for Single-Shot Composite Fringe Projection Profilometry

自监督双频相位分解用于单帧复合条纹投影轮廓术

Jin-Hyuk Seok, Yatong An, Jae-Sang Hyun

机构 * Department of Mechanical Engineering, Yonsei University（延世大学机械工程系） ； Yonsei Institute for Embodied Intelligence, Yonsei University（延世大学具身智能研究所） ； Meta Reality Labs 纠错

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

AI总结 提出自监督双频相位细化框架，利用低高频相位梯度关系及软边缘一致性损失，实现无标签的单帧复合条纹3D重建，精度优于变换方法。

Towards 3D karst underwater scene reconstruction from rotating sonar data

基于旋转声纳数据的3D喀斯特水下场景重建

Georgios Evangelos Margaritis, Lionel Lapierre, Simon Rohou, Zhi Yan, Andreas Nüchter, François Goulette

机构 * U2IS, ENSTA, Institut Polytechnique de Paris（巴黎综合理工学院ENSTA学院U2IS实验室） ； Lab-STICC, ENSTA, Institut Polytechnique de Paris（巴黎综合理工学院ENSTA学院Lab-STICC实验室） ； Informatics XVII – Robotics, Julius-Maximilians-Universität Würzburg（尤利乌斯-马克西米利安-维尔茨堡大学信息学XVII – 机器人学） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 针对声纳数据稀疏噪声大、导航漂移导致3D重建困难的问题，提出结合连续时间SLAM校正轨迹与两阶段深度学习表面重建的流水线，生成可沉浸导航的3D网格。

Comments 1st Workshop on Long-term Deployments in the Wild (LoWi)

NeuMesh++: Towards Versatile and Efficient Volumetric Editing with Disentangled Neural Mesh-based Implicit Field

NeuMesh++：基于解耦神经网格隐式场的多功能高效体积编辑

Chong Bao, Yuan Li, Bangbang Yang, Yujun Shen, Hujun Bao, Zhaopeng Cui, Yinda Zhang, Guofeng Zhang

机构 * State Key Lab of CAD&CG, College of Computer Science, Zhejiang University（浙江大学计算机科学学院CAD&CG国家重点实验室） ； Ant Research（蚂蚁研究院） ； Google（谷歌） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

专题命中 三维重建 ：novel view synthesis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出一种基于网格顶点的解耦神经辐射场表示，实现几何、纹理和语义引导的高效体积编辑，包括网格引导几何编辑、纹理交换填充绘制及语义编辑。

Comments TPAMI 2025; Project Page: https://zju3dv.github.io/neumeshplusplus/

FllumaOne: A Code-Native Multimodal CAD Dataset with Executable Programs and Kernel-Validated Feature Histories

FllumaOne：一个代码原生多模态CAD数据集，包含可执行程序与内核验证的特征历史

Jizong Zhan

机构 * Qt/C++ OpenCASCADE-based CAD system（基于Qt/C++ OpenCASCADE的CAD系统） 纠错

专题命中 三维重建 ：point cloud(abstract)；分类 cs.GR

AI总结 提出FllumaOne数据集，通过可执行Python程序生成CAD模型，对齐程序、特征树、几何等模态，支持可编辑逆向工程等任务。

Comments 24 pages, 4 figures

Improving and Evaluating Hand-Object Interaction Detection

改进和评估手-物体交互检测

Ahmad Darkhalil, Dima Damen, David Fouhey

机构 * School of Computer Science, University of Bristol, Bristol, UK（布里斯托大学计算机科学学院） ； Computer Science and Electrical and Computer Engineering, New York University, NY, US（纽约大学计算机科学与电气与计算机工程系） 纠错

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

AI总结 提出HOI-DETR框架，将手-物体和物体-物体交互引入Co-DETR架构，在四个数据集上显著提升检测性能，mAP提升超过20个百分点。

Comments Project page: https://ahmaddarkhalil.github.io/HOI-DETR/

Uncertainty Quality of VGGT: An Analysis on the DTU Benchmark Dataset

VGGT的不确定性质量：基于DTU基准数据集的分析

Markus Hillemann, Robert Langendörfer, Steven Landgraf, Markus Ulrich

机构 * Institute of Photogrammetry and Remote Sensing, Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院摄影测量与遥感研究所） 纠错

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

AI总结 本文分析VGGT模型在DTU数据集上的不确定性预测质量，确定有效置信度阈值，并证明提升不确定性质量可显著改善3D重建精度。

Comments Accepted for publication in the ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences

3D Consistency Optimization for Self-Supervised Monocular Video Depth Estimation

自监督单目视频深度估计的3D一致性优化

Yuanye Liu, Ke Zhang, Junzhe Jiang, Li Zhang, Vishal Patel, Xiahai Zhuang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

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

AI总结 提出一种将视频深度估计转化为多视图3D重建的框架，通过光度渲染、世界坐标对齐和多尺度时间梯度一致性约束，实现全局3D结构一致性，在自监督和零样本临床场景中达到最先进的空间精度。

VideoWeave: Unlocking Geometric Consistency in Video Generation via Joint Geometry-Video Modeling

VideoWeave: 通过联合几何-视频建模解锁视频生成中的几何一致性

Xunzhi Xiang, Zixuan Duan, Yabo Chen, Zhengxuan Wei, Guiyu Zhang, Zixiao Gu, Zhe Gao, Haibin Huang, Chi Zhang, Qi Fan, Xuelong Li

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Institute of Artificial Intelligence, China Telecom (TeleAI)（中国电信人工智能研究院（TeleAI）） ； Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

专题命中 三维重建 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出VideoWeave，一种在潜在空间后训练框架，利用隐式几何模型特征约束生成分布，缓解几何重建误差，提升视频几何一致性。

Echoes of the Prior: A Computational Phenomenology of Forgetting

先验的回响：遗忘的计算现象学

Gege Gao, Bernhard Schölkopf, Andreas Geiger

机构 * Eberhard Karl University of Tübingen（蒂宾根大学） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所） ； Tübingen AI Center（蒂宾根人工智能中心） 纠错

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

AI总结 通过在前馈3D重建模型中诱导突触衰减，可视化遗忘的主观现象学，将神经网络作为认知代理探索神经形态美学。

Journal ref Proc. ACM Comput. Graph. Interact. Tech, ACM SIGGRAPH, 2026

TextHOI-3D: Text-to-3D Hand-Object Interaction via Discrete Multi-View Generation and Joint Mesh Optimization

TextHOI-3D: 基于离散多视图生成与联合网格优化的文本到三维手物交互

Zixiong Hao, Zhencun Jiang

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Tongji University（同济大学） ； Shanghai Research Institute for Intelligent Autonomous Systems（上海自主智能无人系统科学中心） 纠错

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

AI总结 提出TextHOI-3D框架，通过多视图离散表示连接文本生成与几何恢复，实现文本驱动的三维手物网格生成，显著降低物体倒角距离和穿透体积。

Comments 11 pages, 8 figures, 3 tables

DB-3DME: From Dataset to Benchmark for Human-aligned Automatic 3D Mesh Evaluation

DB-3DME：从数据集到基准测试，实现与人类对齐的自动3D网格评估

Nanshan Jia, Zhenyu Zhao, Sui Huang, Jingshen Wang, Zeyu Zheng

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Roblox Corporation（Roblox公司） 纠错

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

AI总结 提出DB-3DME数据集与基准，包含2619个合成3D网格及其人类评分，通过微调视觉编码器优化VLM评估性能，显著超越现有模型。

Comments CVPR 2026 workshop paper. 10 pages, 3 figures, 6 tables. Dataset available at GitHub and Hugging Face

Rethinking 3D Shape Generation: Diffusion over Superquadrics

重新思考3D形状生成：超二次曲面上的扩散

Zhiyang Liu, Wanze Li, Yuwei Wu, Chengran Yuan, Jiawei Sun, Rui Zheng, Marcelo H Ang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 三维重建 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出将扩散模型从高基数几何表示转移到紧凑的超二次曲面参数上，以降低计算和内存成本，并支持无分辨率点云解码、部件级编辑和约束设计，实现高效生成。

Comments Accepted to ICML2026

Empowering Feed-Forward Reconstruction Models with Metric Scale via Satellite Images

利用卫星图像赋予前馈重建模型度量尺度

Xianghui Ze, Yongjian Luo, Mengjun Chao, Zhenbo Song, Jianfeng Lu, Yujiao Shi

机构 * Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） 纠错

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

AI总结 提出卫星引导框架，通过双向交叉视图交互利用卫星图像作为全局度量参考，解决前馈3D重建中的尺度模糊问题，实现度量深度估计、点云重建和相机定位。

3D Oral Modelling with Improved Vertex Distribution Using Matching-Based Learning

基于匹配学习的改进顶点分布的3D口腔建模

Jihun Cho, Soo-Yeon Jeong, Eun-Jeong Bae, Sun-Young Ihm

机构 * st Jihun Cho（第一作者） ； nd Soo-Yeon Jeong（第二作者） ； rd Eun-Jeong Bae（第三作者） ； th Sun-Young Ihm（第四作者） 纠错

专题命中 三维重建 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对3D口腔重建中预测顶点分布不均的问题，提出结合匈牙利匹配过滤与排斥损失的改进损失函数，使顶点分布更均匀，虽精度略降但有效缓解了聚集现象。

Comments 5 pages, 7 figures. English version of a paper presented at the Korea Multimedia Society Conference, November 2025

C3VD-DEFCOL: A Deformable Colonoscopy Dataset with Time-Resolved 3D Ground Truth and Realistic Appearance

C3VD-DEFCOL：具有时间分辨三维真实地面真值和逼真外观的可变形结肠镜数据集

Ethan Luk, Mayank V. Golhar, Anthony Song, Raúl Iranzo, Víctor M. Batlle, Lalithkumar Seenivasan, José M. M. Montiel, Nicholas J. Durr

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Universidad de Zaragoza（萨拉戈萨大学） 纠错

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

AI总结 提出C3VD-DEFCOL框架和数据集，通过模拟蠕动变形和真实纹理渲染，为可变形结肠镜三维重建提供带时间分辨地面真值的评估平台。

Skeletal-Anchored Dual Harmonics for Structured 3D Modeling

骨骼锚定双谐波用于结构化三维建模

Zhentao Huang, Changhao Li, Ruizhen Hu, Hui Huang, Minglun Gong

专题命中 三维重建 ：point cloud(abstract)；分类 cs.GR

AI总结 提出骨骼锚定双谐波（SADH）表示，通过内部锚点上的表面补丁和双通道球谐函数，联合优化表面几何与中轴骨骼结构，实现紧凑且连贯的三维形状建模。

Comments 11 pages

ARAPDiffusion: ARAP Regularization for Diffusion-Based Deformable Shape Space Learning

ARAPDiffusion: 基于ARAP正则化的扩散变形形状空间学习

Haibo Liu, Jinghan Ke, Haitao Yang, Xiangru Huang, Georgios Pavlakos, Qixing Huang

机构 * University of Texas at Austin（德克萨斯大学） ； Westlake University（西拉丘学院） 纠错

专题命中 三维重建 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出ARAPDiffusion，一种潜在扩散模型，通过注入ARAP变形模型作为正则化损失，学习变形形状集合的连续形状空间，减少对大量3D训练数据的依赖。

Elemental Composition Evolution during the 2024 September 30 Solar Eruption: A Comparison of Hot and Cool Plasma Components with Solar Orbiter/SPICE, Hinode/EIS, and Chandrayaan-2/XSM

2024年9月30日太阳爆发期间的元素组成演化：利用Solar Orbiter/SPICE、Hinode/EIS和Chandrayaan-2/XSM对高温与低温等离子体成分的比较

Momchil Molnar, Joseph Plowman, Amir Caspi, Ritesh Patel, Arpit Shrivastav, Tania Varesano, Don Hassler, Ryan French, Biswajit Mondal, L. P. Chitta

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

AI总结 该研究利用Solar Orbiter、Hinode、Chandrayaan-2的相关仪器，观测2024年9月30日M7.6级太阳耀斑，发现高低温等离子体成分丰度演化模式不同，揭示了FIP偏差变化与日冕重联外流和色球层等离子体混合相关的机制。

Comments Accepted in the Astrophysical Journal

A Thresholding Based Operator-Splitting Method for Curvature-Regularized Surface Reconstruction

一种基于阈值化的算子分裂方法用于曲率正则化的曲面重建

Yang Hu, Hao Liu, Dong Wang, Tieyong Zeng

专题命中 三维重建 ：point cloud(abstract)

AI总结 该研究针对点云曲面重建问题，提出结合曲率正则化、算子分裂与阈值动力学的方法，用指示函数表示曲面并分解优化问题，高效实现了尖角与凹特征的准确重建。

Comments 24 pages, 9 figures, 2 tables. Numerical experiments in two and three dimensions

Three-dimensional evolution of a solar filament with multipoint observations

基于多点观测的太阳暗条三维演化

Qingmin Zhang, Jun Dai, Beili Ying, Ye Qiu, Li Feng, Chuan Li, Hongqiang Song, Yue Zhou, Zongyi Li

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

AI总结 该研究基于特定几何模型，利用多视角多波长观测对太阳暗条爆发进行三维重建与跟踪，获取其形态、方向、速度等信息，评估了CME前沿速度，为太阳暗条及相关现象研究提供了新数据和方法。

Comments 18 pages, 11 figures, accepted for publication in ApJ

Cam2Sim: Neural Scenario Reconstruction for Closed-Loop Autonomous Driving Simulation

Cam2Sim：用于闭环自动驾驶模拟的神经场景重建

Davide Jannussi, Stefano Carlo Lambertenghi, Constantin Carste, Andrea Stocco

专题命中 三维重建 ：Gaussian Splatting(abstract)

AI总结 为解决合成模拟器输出与真实相机观测差距问题，提出Cam2Sim工具，从相机图像和姿态重建多种元素，用高斯溅射增强环境，支持多环节，验证表明其缩小视觉差距并提升行为相似度。

Comments In proceedings of the 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE '26) - Tools and Datasets track

Plenoptic imaging of particle interactions in scintillation detectors

闪烁体探测器中粒子相互作用的全光成像

Xiang Dai, Chi-Jui Ho, Kevin Tandi, Chang Lee, Alex Bocchieri, David Parra, Forrest Peterson, Talha Sultan, Felicia Sutanto, Andreas Velten, Jingke Xu, Nicholas Antipa

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

AI总结 提出PRISM多焦点全光成像系统，通过多焦距微透镜阵列平衡光子收集与深度编码，在光子匮乏条件下实现毫米级3D定位，平均误差约1mm。

3D Imaging of Complex Skyrmion and Hopf Topologies in an Extended Sample

扩展样品中复杂斯格明子与霍普夫子拓扑结构的三维成像

I. Binnie, H. Fang, B. Shearer, A. Grafov, N. Jenkins, Y. Shao, C. O'Leary, Y. Liao, T. Feggeler, A. Oh, S. Yazdi, J. Zou, B. Wang, E-E. Cating, S. A. Montoya, D. Shapiro, J. Miao, H. C. Kapteyn, M. M. Murnane

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

AI总结 利用矢量叠层断层扫描技术，首次实验揭示了Fe/Gd多层膜中扩展三维斯格明子晶格，包括畴壁形状、拓扑荷、螺旋度和霍普夫子指数，并观察到从表面Néel型到体块Bloch型扭曲螺旋度的转变。

Comments 36 pages, 11 figures (Main text 16 pages, 5 figures)

3D Kinematic Reconstruction of the Crab Nebula That Includes the Northern Ejecta `Jet'

包含北部喷流“Jet”的蟹状星云三维运动学重建

Ziwei Ding, Dan Milisavljevic, Thomas Martin, Tea Temim, John C. Raymond, Soham Mandal, Laurent Drissen

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

AI总结 利用SITELLE光谱数据对蟹状星云进行三维运动学重建，确认了北部喷流底部空腔结构，揭示脉冲星风云在喷流形成中的关键作用，并讨论了多种形成机制。

Comments 23 pages, 15 figures. Submitted to ApJ. Animations available at https://doi.org/10.5281/zenodo.20822317

More with LESS -- Local Scene Representations for Tactile Imaging

用更少实现更多——局部场景表示用于触觉成像

Zohar Rimon, Elisei Shafer, Tal Tepper, Daniel Kozin, Alon Malka, Roy Holland, Aviv Tamar

机构 * Technion - Israel Institute of Technology（以色列理工学院） ； Rambam Health Care Campus（拉姆巴姆医疗中心） 纠错

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

AI总结 提出局部编码器空间感知（LESS）方法，通过局部感受野的循环编码器网格建模触觉场景，实现内部结构的2D/3D重建，在泛化、不确定性估计和手持成像上取得突破。

Comments RSS 2026

HRsR: Hierarchical Rotation System Reconstruction

HRsR: 层次化旋转系统重建

Ruiqi Cui, Cem Akarsubaşı, Emil Toftegaard Gæde, Eva Rotenberg, Leif Kobbelt, J. Andreas Bærentzen

专题命中 三维重建 ：point cloud(abstract)

AI总结 提出层次化旋转系统重建(HRsR)方法，通过边塌缩和顶点分裂的层次化流水线加速旋转系统重建(RsR)，实现高达6倍加速和8倍内存减少，同时保持几何保真度和拓扑控制。

NEO: NeRF It Once, Edit It Many Times for Continuous Object Manipulation

NEO：一次性NeRF，多次编辑以进行连续物体操纵

Mikołaj Zieliński, David Hall, Dominik Belter, Peyman Moghadam

机构 * Institute of Robotics and Machine Intelligence, Poznan University of Technology（波兹南理工大学机器人与机器智能研究所） ； CSIRO Robotics, CSIRO（联邦科学与工业研究组织机器人部） 纠错

专题命中 NeRF ：NeRF(title,title_cn)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出NEO框架，用于机器人操纵的语言引导NeRF编辑。结合神经场重采样与多视图修复实现物体移除，利用知识蒸馏进行NeRF权重编辑，还创建了评估基准NEO-Dataset。该方法在场景编辑任务中表现出色，优于现有基线。

Comments Accepted to IEEE ROBOTICS AND AUTOMATION LETTERS (RA-L) JULY, 2026