上海AI Lab与西工大提出的CityGS-X架构，通过并行化混合层次三维表征（PH²-3D），实现高效的城市场景重建，提升训练速度和几何精度，解决传统3D重建的算力瓶颈，支持4090显卡的大规模渲染。
中科院自动化所研究团队提出的CityGaussianV2算法，旨在高效重建大规模复杂三维场景。该算法结合2DGS的优点，优化训练和压缩过程，显著提升几何精度和渲染质量，同时降低显存开销。实验结果表明，CityGaussianV2在多个数据集上表现优异，推动了大规模场景重建技术的发展。
该研究提出G3Flow框架，解决3D机器人操作中的几何精度与语义理解整合问题。通过实时构建动态物体中心的三维语义流，结合3D生成模型和视觉基础模型，提升了在遮挡条件下的语义理解和跨物体泛化能力，显著提高了操作成功率。
本研究提出了MVLight，一个新型的光条件多视图扩散模型，解决了文本到3D生成中光独立与光依赖组件的解耦问题。MVLight能够将光照条件整合到生成过程中，显著提升几何精度和重光照能力。
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