Beihang University（北京航空航天大学）

GroupForward: Building Referable 3D Scenes via Instance-Grouped Feed-Forward Gaussian Splatting

GroupForward：通过实例分组前馈高斯溅射构建可参考的3D场景

Qijian Tian, Zimeng Wu, Xuhong Wang, Lizhuang Ma, Xin Tan

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学学院） ； School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； School of Computer Science and Technology, East China Normal University（华东师范大学计算机科学与技术学院） 纠错

AI总结 GroupForward是一种实例分组前馈高斯溅射模型，可从稀疏多视图图像重建3D场景，结合RSRF实现复杂3D参考推理，提升了语义重建与参考推理的性能。

NeuroPath: Brain-Inspired Dual-Pathway Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition

NeuroPath：用于基于骨骼的动作识别的类脑双通路图卷积网络

Kanglei Zhou, Ruizhi Cai, Hubert P. H. Shum, Frederick W. B. Li, Xiaohui Liang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Durham University（杜伦大学） ； Zhongguancun Laboratory（中关村实验室） 纠错

AI总结 NeuroPath受人类感知通路启发，采用双通路图卷积网络架构，通过分组图卷积块和通路间融合模块提升基于骨骼的动作识别性能，在三个公开数据集上取得一致效果提升。

Comments Accepted to Pattern Recognition

Repurposing 3D Generative Model for Autoregressive Layout Generation

将3D生成模型重新利用于自回归布局生成

Haoran Feng, Yifan Niu, Zehuan Huang, Yang-Tian Sun, Yuxin Peng, Lu Sheng

机构 * School of Software, Beihang University（北航软件学院） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Hong Kong（香港大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯文英） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 本文提出LaviGen框架，利用3D生成模型直接在3D空间中生成布局，通过自回归过程建模几何关系和物理约束，提升3D场景的物理合理性与效率。

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