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语义先验
分布 3D 视觉与重建2生成模型与扩散1
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语义先行：用异步潜扩散协调语义与纹理建模
Semantics Lead the Way: Harmonizing Semantic and Texture Modeling with Asynchronous Latent Diffusion
把预训练视觉编码器的语义潜变量与 VAE 纹理潜变量拼接，并用带时间偏移的两套噪声调度异步去噪，让语义先于纹理成形；这一「语义先行」的调度可直接嵌入现有 DiT/LDM 训练流程，用于加速收敛并提升 FID。
SGS-Intrinsic：面向稀疏视角室内逆渲染的语义不变高斯泼溅
SGS-Intrinsic: Semantic-Invariant Gaussian Splatting for Sparse-View Indoor Inverse Rendering
把语义与几何先验注入 3DGS，构建稠密且几何一致的高斯语义场，为稀疏视角下的室内逆渲染提供可靠几何基础；其光照不变材质约束与去阴影模型可直接复用于材质估计与重光照任务。
SAG-GNN：面向无描述子 2D-3D 匹配的语义感知引导图神经网络
SAG-GNN: Semantic-Aware Guided GNN for Descriptor-Free 2D-3D Matching
把低维语义概率分布作为 3D 点的紧凑先验注入无描述子 2D-3D 匹配，用语义消歧替代大描述子库，可直接迁移到无描述子视觉定位与位姿估计流程中降低存储并提升跨场景泛化。