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点云渲染

分布 3D 视觉与重建3生成模型与扩散1
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3D 视觉与重建 / CVPR2026

Vista4D:基于 4D 点云的视频重拍摄

Vista4D: Video Reshooting with 4D Point Clouds

把输入视频与目标相机统一锚定在 4D 点云表示上,用静态像素分割 + 4D 重建显式保留已见内容并提供稠密相机信号,再用重建的多视角动态数据训练以抵抗真实点云伪影——这套「4D 点云作为中间表示 + 合成数据增强鲁棒性」的思路可直接迁移到新视角合成、动态场景编辑与视频重渲染任务。

4D-重建点云渲染视频重合成
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生成模型与扩散 / CVPR2026

VerseCrafter:具备4D几何控制的动态真实视频世界模型

VerseCrafter: Dynamic Realistic Video World Model with 4D Geometric Control

用静态背景点云加逐物体3D高斯轨迹构成的4D几何控制表示,渲染成控制图去条件化预训练视频扩散模型,为视觉研究者提供了一种类别无关、可精确控制相机与多物体运动的视频生成条件化范式。

视频扩散模型4D几何控制点云渲染
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3D 视觉与重建 / CVPR2026

GS-CLIP:通过几何感知提示词与协同视图表征学习实现零样本 3D 异常检测

GS-CLIP: Zero-shot 3D Anomaly Detection by Geometry-Aware Prompt and Synergistic View Representation Learning

把 3D 几何先验蒸馏进 CLIP 文本提示词,并用渲染图与深度图双流互补融合,为点云零样本异常检测提供了可复用的「几何感知提示词 + 多视图协同」范式,可直接迁移到其他 3D 开放词表任务。

零样本异常检测点云渲染视觉语言模型
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3D 视觉与重建 / CVPR2026

Energy-GS:图像能量引导的位姿对齐高斯泼溅与重设计的位姿梯度流

Energy-GS: Image Energy-guided Pose Alignment Gaussian Splatting with redesigned pose gradient flow

针对 3DGS 基于光栅化的点渲染缺乏 NeRF 式可控采样、位姿梯度不稳定的问题,重新设计高斯图元的位姿梯度流并引入图像能量引导的渐进式位姿对齐约束,可直接用于无位姿先验的稀疏视图重建与 SLAM 中的位姿-地图联合优化。

高斯泼溅相机位姿估计联合优化