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几何一致性

分布 3D 视觉与重建2图像编辑与可控生成1底层视觉与图像复原1
01
图像编辑与可控生成 / CVPR2026

ReDirector:用旋转相机编码生成任意长度视频重拍

ReDirector: Creating Any-Length Video Retakes with Rotary Camera Encoding

把相机位姿编码为 RoPE 相位偏移(RoCE),使视频扩散模型能泛化到训练分布外的相机轨迹与任意长度;做相机可控视频生成/重拍时可直接复用这一条件注入方式,替代外挂相机编码器。

相机控制旋转位置编码视频重拍
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底层视觉与图像复原 / CVPR2026

Pano360:从透视到全景视觉的几何一致性方法

Pano360: Perspective to Panoramic Vision with Geometric Consistency

把2D成对特征匹配的对齐任务搬到3D摄影测量空间,用相机位姿直接引导图像warping做全局对齐,并用多特征联合优化求接缝;对做全景/宽基线拼接、多视图对齐的人,这是一个可复用的「位姿引导+全局优化」范式。

全景拼接图像对齐Transformer
03
3D 视觉与重建 / CVPR2026

HeroGS:面向稀疏视角下鲁棒三维高斯泼溅的层次化引导

HeroGS: Hierarchical Guidance for Robust 3D Gaussian Splatting under Sparse Views

针对稀疏视角下 3DGS 高斯分布退化的问题,提出图像级伪稠密监督、特征级自适应稠密化与剪枝、参数级协同剪枝几何一致性三级引导,可直接迁移到任何稀疏输入的新视角合成或三维重建流程中作为正则化与致密化策略。

高斯泼溅稀疏视角重建新视角合成
04
3D 视觉与重建 / CVPR2026

面向稠密场景理解的跨视角关联三维感知多任务学习

3D-Aware Multi-Task Learning with Cross-View Correlations for Dense Scene Understanding

把跨视角代价体作为几何一致性先验注入多任务编码器,为分割/深度等稠密任务提供 3D 感知的跨任务关联;该模块与架构无关,可直接插到现有 MTL 网络中复用。

多任务学习代价体跨视角一致性