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多视图三维重建
分布 3D 视觉与重建1自监督与表征学习1
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Real2Edit2Real：通过三维控制接口生成机器人演示数据
Real2Edit2Real: Generating Robotic Demonstrations via a 3D Control Interface
把度量尺度三维重建 + 点云编辑得到的深度图当作视频扩散的主控制信号，配合动作/边缘/射线图合成多视角操作视频，为视觉研究者提供了一个可复用的『3D 编辑→2D 生成』数据增广管线，尤其适合空间泛化场景下的策略训练。
E-RayZer：自监督三维重建作为空间视觉预训练
E-RayZer: Self-supervised 3D Reconstruction as Spatial Visual Pre-training
将自监督三维重建作为空间视觉预训练任务，直接学习几何感知表征，可替代DINOv3等2D预训练模型用于姿态估计等3D下游任务。