🧊 3D 表示与场景理解

🧪 ICML2025 · 5 篇论文解读

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🔥 高频主题： 语义分割 ×2 · 3D 高斯渲染 ×2

GAPrompt: Geometry-Aware Point Cloud Prompt for 3D Vision Model

提出 GAPrompt，针对预训练 3D 视觉模型的几何感知 PEFT 方法，通过可学习点云提示 (Point Prompt)、点偏移提示器 (Point Shift Prompter) 和提示传播 (Prompt Propagation) 三个模块协同利用点云几何信息，仅训练 2.19% 参数即可匹配甚至超越全量微调。

Probabilistic Interactive 3D Segmentation with Hierarchical Neural Processes

NPISeg3D提出了首个基于层次化神经过程（Hierarchical Neural Processes）的概率交互式3D分割框架，通过场景级和物体级双层潜变量结构以及概率原型调制器，在少量点击下实现了优于AGILE3D的分割精度，同时提供可靠的不确定性估计。

ReferSplat: Referring Segmentation in 3D Gaussian Splatting

ReferSplat 提出了 Referring 3D Gaussian Splatting Segmentation（R3DGS）新任务，通过构建 3D Gaussian Referring Fields、位置感知跨模态交互模块和 Gaussian-Text 对比学习，实现了基于自然语言描述在 3DGS 场景中分割目标物体（包括遮挡/不可见物体），在新构建的 Ref-LERF 数据集和开放词汇分割基准上取得 SOTA。

LaGa: Tackling View-Dependent Semantics in 3D Language Gaussian Splatting

提出LaGa方法，通过3D场景分解建立跨视角语义连接、用自适应聚类+双因子重加权构建视角聚合语义表示，解决3D语言高斯中被忽视的视角依赖语义问题，在LERF-OVS上3D mIoU达64.0%（+18.7%）。

Thickness-aware E(3)-Equivariant 3D Mesh Neural Networks

提出 T-EMNN，通过引入厚度感知的消息传递机制和基于 PCA 的数据驱动坐标系，在保持表面网格计算效率的同时建模对立面之间的厚度交互，实现 E(3)-等变/不变的节点级 3D 形变预测。