DINOv2
GRF-Recon：面向长序列前馈重建的全局射线场优化
本文提出 GRF-Recon，通过重归一化 LoRA 注入单目几何先验、混合权重稀疏射线场优化与轨迹拼接，把前馈三维重建扩展到千米级未标定单目序列并抑制长期漂移。
AnimalLift：从单张图像重建可动画3D动物
AnimalLift 提出了一种基于共享拓扑和 UV 对齐规范空间的框架，能够从单张图像前馈重建包含显式毛发几何、UV 纹理和可动画网格的 3D 动物资产，并支持下游动画、编辑和物理模拟。
看得越多，检测越少？驯服多视角异常检测中的信息泄漏
GLAD 提出信息受限的全局-局部多视角融合框架，通过 OGA 和 MMA 模块防止跨视角信息泄漏导致的重建差距坍缩，在多视角异常检测上取得 SOTA 性能。
生成难度究竟在哪里？目标表征的实证研究
通过统一的掩码自回归整流流模型，系统比较了原始像素、SD-VAE潜变量、DINOv2和MAE特征四种目标空间，发现压缩率、重建保真度等常见属性无法单独预测生成行为，目标表征实质上是将难度重新分配到上下文建模、局部去噪和推理控制等不同组件中。
OASIS：单张图像重建3D手部化身，如何突破自遮挡难题？
提出OASIS，一个面向单张图像的手部化身重建框架，通过几何对齐的视觉证据令牌和可见性条件注意力解决自遮挡问题，并利用Mesh特征表示提升非刚性变形下的渲染质量。