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单目深度先验
基于在线神经三维回归的稀疏视图定位
Sparse-View Localization via Online Neural 3D Regression
提出在线训练的神经回归器，在无预建3D地图、数据库图像视觉重叠有限的稀疏视图设定下，直接从查询与K个位姿数据库视图的稀疏匹配预测查询关键点的3D坐标，为视觉定位提供了一种不依赖离线SfM重建的可复用方案。
SPE-MVS：融合单目深度先验的空间位置编码增强多视图立体
SPE-MVS: Spatial Position Encoding Enhanced Multi-View Stereo with Monocular Depth Priors
把单目深度先验编码成统一度量空间下的三维空间位置编码，并与图像特征一起送入代价体构建，为弱纹理、反光等光度一致性失效区域提供几何先验；做 MVS 或深度估计时可复用这一『空间位置相似度』替代纯光度匹配的思路。
面向360度视频的无位姿全景高斯泼溅与一致深度先验
Pose-Free Omnidirectional Gaussian Splatting for 360-Degree Videos with Consistent Depth Priors
把相机位姿估计从 SfM 中解放出来，直接利用高斯内部深度先验建立 2D-3D 对应来恢复全景相机位姿，并用单目深度内点筛选驱动高斯致密化；对做无位姿/稀疏视角 3DGS 与全景新视角合成的人可直接复用该位姿求解与致密化策略。
Extend3D：城镇尺度三维生成
Extend3D: Town-Scale 3D Generation
把以物体为中心的 3D 生成模型的潜空间在 x/y 方向扩展并切成重叠图像块、逐时间步耦合，配合单目深度点云先验做空间对齐，是把固定尺寸 3D 生成器推广到城市场景的可复用套路；其中「under-noising」把结构缺失当作噪声、用 SDEdit 迭代补全遮挡区域，可直接迁移到场景补全与长序列外扩生成。