主要观点总结
本期带来近期在arXiv公开的涉及3D重建、3D生成、3D编辑和4D生成的15篇论文的概述。每篇论文都有其独特的贡献和创新点，涵盖了从3D形状生成、场景重建到纹理生成等多个方面。
关键观点总结
关键观点1: 一、3D重建
介绍了6篇关于3D重建的论文，包括利用立体视觉进行场景重建、基于Transformer架构的3D结构回归、稀疏视角下的表面重建以及结合视频扩散模型的场景重建等方法。
关键观点2: 二、3D生成
介绍了6篇关于3D生成的论文，涉及基于隐式表示和显式空间八叉树结构的3D形状生成，以及使用扩散模型在姿态、文本提示、类别标签等条件下的生成。
关键观点3: 三、3D编辑
介绍了关于纹理生成的论文，包括无缝部分合成和UV纹理生成的扩散模型等。
关键观点4: 四、4D生成
介绍了两篇关于动态表面重建和实时世界重建的论文，这些论文利用平面化的高斯拼贴技术和动态对象的3D运动建模来实现逼真的动态场景重建。
文章预览
本期带来上周在arXiv公开的论文15篇，涉及3D重建、3D生成、3D编辑、4D生成。 一、3D重建 1.[2024-arXiv] Splatt3R: Zero-shot Gaussian Splatting from Uncalibrated Image Pairs 作者机构：Brandon Smart, et al. University of Oxford 论文地址： https://arxiv.org/pdf/2408.13912 项目地址： https://splatt3r.active.vision/ 贡献： We introduce Splatt3R, a pose-free, feedforward method for in-the-wild 3D reconstruction and novel view synthesis from stereo pairs. For generalizability, we build Splatt3R upon a “foundation” 3D geometry reconstruction method, MASt3R, by extending it to deal with both 3D structure and appearance. Splatt3R can reconstruct scenes at 4FPS at 512×512 resolution, and the resultant splats can be rendered in real-time. 2.[2024-arXiv] 3D Reconstruction with Spatial Memory 作者机构：Hengyi Wang, Lourdes Agapito. University College London 论文地址： https://arxiv.org/pdf/2408.16061 项目地址： https://hengyiwang.github
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