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生成式重建
分布 3D 视觉与重建2医学影像与生物视觉1
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SAM 3D：把图像中的一切三维化
SAM 3D: 3Dfy Anything in Images
把单图物体重建当作生成任务，用「合成数据预训练 + 真实数据对齐」的多阶段训练突破 3D 数据瓶颈；对做单目重建、3D 资产生成或需要大规模带位姿/纹理 3D 标注数据的工作，这套数据管线与训练范式可直接复用。
CUPID：联合物体与位姿建模的生成式三维重建
CUPID: Generative 3D Reconstruction via Joint Object and Pose Modeling
将相机位姿估计与物体生成联合建模为两阶段流模型，利用2D-3D对应关系鲁棒估计位姿，再以像素对齐特征条件化精化生成，为单图/多视图三维重建提供无需后优化的统一生成框架。
打破连续性：面向结构性MRI重建的离散分布学习
Breaking the Continuum: Discrete Distribution Learning for Structural MRI Reconstruction
将MRI解剖结构的空间先验建模为潜空间中的离散分布，并用离散先验网络一次生成多个候选、再以双域评分和微扩散循环精修，为医学图像重建提供了可复用的“离散结构推理+连续细化”范式。