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网格重建
SwiftTailor：基于几何图像表示的高效三维服装生成
SwiftTailor: Efficient 3D Garment Generation with Geometry Image Representation
用紧凑的几何图像（统一 UV 空间编码所有衣片 3D 表面）替代序列化缝纫图案到网格的物理仿真流程，配合重网格化与动态缝合的逆映射直接组装网格，为视觉研究者提供了一种可复用的「2D 参数化图像 → 3D 网格」快速重建范式，可迁移到其他可展曲面/薄壳物体的生成。
MeshSplatting：基于不透明网格的可微渲染
MeshSplatting: Differentiable Rendering with Opaque Meshes
把基于点的泼溅表示换成端到端可优化的连通网格，用受限 Delaunay 三角剖分约束拓扑、用可微渲染联合优化几何与外观，使神经渲染结果能直接进 AR/VR 与游戏引擎；做新视角合成或网格重建的人可借鉴其「泼溅式优化 + 网格输出」的管线。
忠实等值线化：摆脱等值面的近无损三维体素表示
Faithful Contouring: Near-Lossless 3D Voxel Representation Free from Iso-surface
提供一种不依赖等值面提取的稀疏体素化表示，可直接把任意网格编码为 2048+ 分辨率的近无损体素，并配套双模式自编码器；对做三维生成、重建的视觉研究者，可作为替代 iso-surface / 隐式场的形状表示与重建骨干。
DualPrim：基于正负基元的紧凑三维重建
DualPrim: Compact 3D Reconstruction with Positive and Negative Primitives
用正/负超二次曲面基元作为显式几何表示，配合可微渲染从多视图图像联合优化，为视觉研究者提供了一条绕开 SDF/网格、直接得到紧凑且拓扑灵活网格的重建路线，可复用于物体级重建与可解释几何建模。
CrossHOI：面向单目三维人体-物体交互重建的跨视角表征学习
CrossHOI: Learning Cross-View Representations for Monocular 3D Human-Object Interaction Reconstruction
用单目输入合成新视角特征作为先验，再以双向跨视角 Transformer 融合多视角顶点特征来估计接触并精修网格——这套「无额外输入的新视角特征先验 + 顶点级跨视角融合」思路可直接迁移到遮挡严重的人体/物体/手部重建与接触建模任务。