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激光雷达点云
TerraSeg：面向任意激光雷达的自监督地面分割
TerraSeg: Self-Supervised Ground Segmentation for Any LiDAR
提出一种无需人工标注、跨传感器配置的激光雷达地面分割自监督框架，其 PseudoLabeler 通过逐扫描运行时优化生成高质量伪标签，可复用于其他点云分割任务的标签生成与域泛化。
面向无位姿激光雷达视图合成的频谱-几何神经场
Spectral-Geometric Neural Fields for Pose-Free LiDAR View Synthesis
把频谱先验作为混合表示来补全稀疏无纹理激光雷达几何，并用特征兼容性置信图做无位姿全局对齐，可直接迁移到无位姿 NeRF/3DGS 的位姿-几何联合优化与稀疏点云重建。
QueryOcc：面向 3D 语义占用的查询式自监督
QueryOcc: Query-based Self-Supervision for 3D Semantic Occupancy
用跨相邻帧采样的 4D 时空查询直接对连续 3D 占用做自监督，配合收缩式场景表示在恒定显存下覆盖远距离区域，可替代基于 2D 渲染一致性或离散体素的监督方式，用于相机/激光雷达输入的占用学习。
PatchScene：面向大规模场景补全的基于块体素扩散模型
PatchScene: Patch-based Voxel Diffusion Model for Large-Scale Scene Completion
把大场景拆成局部 3D patch 分别做体素扩散再融合，配合按激光雷达径向密度设计的 Annular-Flow 采样，为稀疏点云的大范围补全提供了可扩展的生成式方案；其 patch 重叠融合与跨帧时序聚合思路可直接迁移到其他基于扩散的 3D 补全/生成任务。
GEM：基于可变形 Mamba 的激光雷达世界模型生成
GEM: Generating LiDAR World Model via Deformable Mamba
把序列激光扫描与 Mamba 的选择性扫描机制对齐，并用三路可变形 Mamba 在解耦后的动态/静态 token 上做时空建模，为激光雷达点云生成式世界模型提供了一个可复用的骨干设计；其 BEV 布局控制器与规划器接口也便于把生成模型接入自动驾驶闭环仿真。
面向激光雷达人体运动捕捉的贝塞尔退化建模
Bezier Degradation Modeling for LiDAR-based Human Motion Capture
把人体运动序列用时间上可压缩的贝塞尔曲线表示，并用多尺度 Time-scale Motion Transformer 预测控制点，为点云输入下的遮挡补全与抖动抑制提供了可复用的轨迹参数化思路。