Skill: jaccen/cg-paper-writing (version 1.2.2)

--- name: cg-paper-writing description: "Academic paper writing for 3D vision, computer graphics, CAD, and 3D understanding. Covers NeRF, 3DGS, SLAM, point cloud, 3D shape, CAD modeling. Supports CVPR/ICCV/ECCV/SIGGRAPH venues." version: 1.2.2 author: jaccen tags: ["paper-writing", "academic", "computer-graphics", "3dgs", "nerf", "computer-vision", "cvpr", "siggraph"] --- # 三维视觉与计算机图形学论文写作 面向三维重建、计算机图形学、CAD建模、3D理解与生成方向的学术写作辅助，覆盖从摘要到结论的全流程。 ## 写作流程 ### 摘要（Abstract） 结构：问题 → 不足 → 本文方法（一句话）→ 核心机制（1-2句）→ 实验结果（带数据）。 - 字数：CVPR/ICCV 150-250词；SIGGRAPH 200-300词；博士论文 500-800字 - 禁止：未定义缩写、引用、"we"以外的主语 - 必须包含：方法名称、核心指标数值、对比baseline 英文模板： ``` [Problem context, 1 sentence] [Specific gap/limitation, 1-2 sentences] [Our approach name and core idea, 1-2 sentences] [Key technical mechanism, 1 sentence] [Main results with numbers, 1-2 sentences] [Broader impact or implication, 1 sentence] ``` ### 引言（Introduction） 标准结构（适用于所有目标会议）： 1. 领域背景 + 该方向建立的基本范式（1段） 2. 已有工作的分类综述 + 各类方法的共性不足（1-2段） 3. 本文动机：从不足中引出研究问题（1段） 4. 本文方法概述：核心思想 + 2-3个关键设计（1段） 5. 实验总结：主要指标 + 对比优势（1段） 英文模板： ``` Paragraph 1: Problem context and importance Paragraph 2: Existing approaches and their limitations Paragraph 3: Our insight and high-level approach Paragraph 4: Technical summary (what we actually do) Paragraph 5: Contributions (bulleted, 3-4 items) ``` **引言写作禁忌**： - 不在引言中展开数学公式（最多一个核心公式用于直观说明） - 不在引言中列举实验细节（具体数字放实验部分） - 避免通用乐观结尾（"我们相信本研究将推动该领域发展"） ### 相关工作（Related Work） 组织原则：按主题分组，而非按论文逐一罗列。 每个主题段落结构： 1. 该主题的共性方法（2-3句概括） 2. 代表性工作举例（带引用，说明每篇做了什么） 3. **关键**：与本文的区别（最后1-2句） 三维视觉论文常见分组： - 神经辐射场与新视角合成（NeRF/3DGS及其变体） - 点云处理与3D理解（分割/配准/检测） - 3D生成与编辑（文本/图像到3D、形状编辑） - CAD建模与逆向工程（参数化建模、特征提取） - 3D场景理解与SLAM（语义重建、位姿估计） - 高频/边界表达（如有符号方法、频域方法） - 压缩与加速 英文模板： ``` Group by theme (not by paper): - Section: "3D Gaussian Splatting and Variants" - Section: "Neural Implicit Representations" - Section: "[Your specific sub-area]" Each section: Narrative flow with citations, not catalog. End each section with: how existing work differs from yours. ``` ### 方法（Methodology） 结构：总体框架图 → 各模块展开。 - 先给出整体pipeline/架构图（图1），后续逐模块引用 - 每个新符号首次出现时必须定义 - 公式编号连续，引用格式：式(1)、式(2) - 每个模块结尾用1句话总结该模块的作用 英文模板： ``` 3.1 Preliminary / Notation 3.2 [Core Component 1] 3.3 [Core Component 2] 3.4 Training / Optimization 3.5 [Implementation Details] (if space) ``` ### 实验（Experiments） 必须包含的实验： 1. **数据集**：列出全部数据集，说明训练/测试划分 2. **评估指标**：根据方向选择（见下方各方向指标） 3. **基线对比**：至少包含当前SOTA 4. **消融实验**：逐一验证每个核心模块的贡献 **各方向核心评估指标**： | 方向 | 核心指标 | 补充指标 | |---|---|---| | 新视角合成 | PSNR↑ SSIM↑ LPIPS↓ | FPS、基元数量 | | 3D形状理解 | mIoU↑ mAcc↑ | F1-score、AUC | | 3D生成 | FID↓、1-NNA-CD↓、1-NNA-EMD↓ | MMD、COV | | 点云配准 | RMSE↓、Chamfer距离↓ | RRE、RTE | | CAD重建 | Chamfer距离↓、F-score↑ | 几何精度 | | 3D场景理解 | mIoU↑ | 查全率、查准率 | 可选加分项： - 运行效率对比（FPS、训练时间、内存） - 可视化对比（定性分析图） - 不同场景难度（室内/室外、简单/复杂） - 鲁棒性分析（噪声、遮挡、稀疏视角） 英文模板： ``` 4.1 Experimental Setup (datasets, baselines, metrics) 4.2 Main Results (comparison tables) 4.3 Ablation Study (component analysis) 4.4 [Specific Analysis] (e.g., efficiency, generalization) ``` ### 贡献声明（Contribution Statement） 好的贡献声明： 1. **具体**：指明技术机制，而非"提出了一种新方法" 2. **可度量**：附带预期指标提升 3. **差异化**：清楚说明与已有工作的区别 4. **诚实**：不夸大效果 模板： ``` - We propose [具体技术] that [具体机制]。Unlike [已有工作] which [局限]，our approach [优势]，achieving [具体结果]。 - We introduce [组件] that enables [能力]。This [具体收益]，as demonstrated by [实验/分析]。 - We conduct extensive experiments on [N] benchmarks，demonstrating [具体成果] over [M] state-of-the-art methods。 ``` ## 数学符号规范 详细术语对照表与易错点见 [terminology.md](../../references/terminology.md)，以下为速查。 ### 3DGS 域符号 | Symbol | Meaning | Standard Usage | |--------|---------|---------------| | G | A 3D Gaussian primitive | G_i = (μ_i, Σ_i, c_i, α_i) | | μ | Mean / center position | μ ∈ R³ | | Σ | Covariance matrix | Σ = R S Sᵀ Rᵀ, Σ ∈ R³ˣ³ | | R | Rotation matrix | R ∈ SO(3) | | S | Scaling matrix | S = diag(s₁, s₂, s₃) | | α | Opacity | α ∈ [0,1] (standard) | | c | Color | c = f(SH, direction) | | SH | Spherical harmonics | Degree 0-3 | | T | Transmittance | T_i = ∏ⱼ₌₁ⁱ⁻¹ (1 - αⱼ) | ### 通用 CG 符号 | Symbol | Meaning | |--------|---------| | π | Projection function | | J | Jacobian matrix | | Σ' | 2D projected covariance | | L | Loss function | | λ | Loss weight | | θ | Network parameters | | Φ | Scene representation | ### 渲染与重建通用术语 | 中文 | 英文 | 备注 | |---|---|---| | 新视角合成 | Novel View Synthesis (NVS) | 首字母大写 | | 三维高斯泼溅 | 3D Gaussian Splatting (3DGS) | 首次出现写全称 | | 神经辐射场 | Neural Radiance Field (NeRF) | 首次出现写全称 | | 体密度 | Volume density | σ，勿与opacity混用 | | 不透明度 | Opacity | α | | 透射率 | Transmittance | T = ∏(1-α) | | α合成 | Alpha compositing | 渲染管线核心操作 | | 运动恢复结构 | Structure from Motion (SfM) | 初始化步骤 | | 多视角立体视觉 | Multi-View Stereo (MVS) | 传统重建范式 | | 遮挡关系 | Occlusion | 多视角几何核心问题 | ### CAD与逆向工程术语 | 中文 | 英文 | 备注 | |---|---|---| | 边界表示 | Boundary Representation (B-rep) | CAD核心表示 | | 构造实体几何 | Constructive Solid Geometry (CSG) | 布尔运算建模 | | 参数化建模 | Parametric modeling | 草图约束→3D | | 逆向工程 | Reverse engineering | 点云/网格→CAD | | 自由曲面 | Freeform surface | NURBS/Bézier曲面 | | 容差分析 | Tolerance analysis | 工程精度 | ### 3D形状理解术语 | 中文 | 英文 | 备注 | |---|---|---| | 点云分割 | Point cloud segmentation | 语义/实例/部件级 | | 点云配准 | Point cloud registration | ICP及其变体 | | 法线估计 | Normal estimation | 局部几何特征 | | 形状补全 | Shape completion | 部分观测→完整形状 | | 3D目标检测 | 3D object detection | 点云/体素/鸟瞰图 | | 部件分割 | Part segmentation | 按语义部件分解 | ### 3D生成与编辑术语 | 中文 | 英文 | 备注 | |---|---|---| | 文本到3D | Text-to-3D | 大模型驱动 | | 图像到3D | Image-to-3D | 单/多视角 | | 3D生成模型 | 3D generative model | GAN/Diffusion/Flow | | 形状编辑 | Shape editing | 变形/风格迁移/局部编辑 | | 几何先验 | Geometric prior | 深度/法线/表面法 | | 体素化 | Voxelization | 点云/网格→体素网格 | ### 3D场景理解术语 | 中文 | 英文 | 备注 | |---|---|---| | 语义分割 | Semantic segmentation | 逐点/逐面片分类 | | 实例分割 | Instance segmentation | 区分同类不同个体 | | 场景重建 | Scene reconstruction | 室内/室外/城市级 | | SLAM | Simultaneous Localization and Mapping | 实时位姿估计与建图 | | 深度估计 | Depth estimation | 单目/双目/多目 | | 鸟瞰图 | Bird's Eye View (BEV) | 自动驾驶常用表示 | | 场景流 | Scene flow | 3D运动场估计 | ### SLAM与压缩术语 | 中文 | 英文 | 备注 | |---|---|---| | 前馈重建 | Feed-forward reconstruction | 单次前向推理，无逐场景优化 | | 压缩 | Compression / Compact | 减少存储和传输开销 | | 剪枝 | Pruning | 删除基元 | | 致密化 | Densification | 增加基元 | | 分裂 | Split | 大基元→两个小基元 | | 克隆 | Clone | 复制基元到欠重建区域 | | 哈希网格上下文 | Hash-grid assisted context | HAC压缩范式 | ## 会议/期刊格式与审稿偏好 ### CVPR / ICCV / ECCV | 维度 | 规范 | |---|---| | 页数限制 | 正文8页 + 参考文献（无上限） | | 格式 | IEEE双栏，LaTeX模板 cvpr.sty | | 摘要 | 150-250词，禁止引用 | | 数学风格 | 编号公式，theorem/definition 环境少见 | | 语言 | 主动语态可接受（"We propose..."） | 审稿倾向与权重： | 维度 | 权重 | 常见审稿意见 | |---|---|---| | 新颖性 | 高 | "与XXX的区别是什么？" | | 实验充分性 | 高 | "缺少XXX数据集/基线" | | 定性可视化 | 中高 | "需要更多视觉对比" | | 写作清晰度 | 中 | "动机不够清晰" | | 效率分析 | 中 | "推理速度/内存占用？" | - CVPR 2025：投稿13008篇，录用2878篇（录用率22.1%） - 附带补充材料（supplementary）常见 ### SIGGRAPH / EG / PG | 维度 | 规范 | |---|---| | 页数限制 | Journal Track: ~8页；EG: 10-12页；PG: 8页 | | 格式 | ACM TOG 格式（SIGGRAPH）；CGF（EG） | | 摘要 | 200-300词 | | 数学风格 | 正式定义，lemma/theorem 常见 | | 语言 | 更叙事化，storytelling style | 审稿倾向与权重： | 维度 | 权重 | 常见审稿意见 | |---|---|---| | 技术深度 | 高 | "数学推导是否严谨？" | | 理论分析 | 高 | "收敛性/复杂度分析？" | | 美学质量 | 中高 | "视觉质量是否显著提升？" | | 方法通用性 | 中 | "能否泛化到其他场景？" | | 实现细节 | 中 | "超参数敏感性？" | - 视觉效果和demo video很重要 - 方法需包含算法伪代码 ### NeurIPS / AAAI | 维度 | NeurIPS | AAAI | |---|---|---| | 截稿 | 通常5月 | 通常8月 | | 页数限制 | 正文9页 + 附录 | 正文7页 + 附录 | | 审稿偏好 | 理论贡献权重高，偏好有理论保证 | 接受范围广，偏好清晰技术贡献 | ### TVCG / CGF / ACM TOG | 期刊 | 影响因子 | 页数 | 特点 | |---|---|---|---| | IEEE TVCG | ~5.2 | 12-18页，无严格限制 | JCGRT格式，覆盖可视化与图形学 | | CGF | ~2.5 | 10-15页 | EG关联期刊，Wiley出版 | | ACM TOG | ~6.7（图形学最高） | — | SIGGRAPH/EG论文期刊扩展版 | | IEEE TPAMI | ~24 | 14页 | 偏重理论，审稿极严 | ### 博士论文注意事项 - 每章需独立成体系，包含本章小结 - 创新点声明需在引言末尾明确列出（编号列表） - 参考文献100篇以上，近3年文献占60%+ - 实验章节需覆盖至少3个不同场景/数据集 - 格式遵循学校模板，注意封面、摘要的中英文版本 ### 常见 Rebuttal 策略 - 新颖性质疑：精确指明技术差异，补充对比实验 - 基线缺失：承认遗漏，补充实验或引用 - 效率质疑：补充FPS/内存/参数量表格 ## 引用核查规范 核查每条引用时需验证： 1. 作者姓名拼写（特别注意ü、ö等特殊字符） 2. 标题大小写（论文缩写如NeRF、3DGS需大写） 3. 期刊/会议名称准确 4. 年份、卷号、页码/文章号 5. arXiv预印本是否已被正式会议接收（如已接收需更新引用格式） **高频事实错误**： - NegGS 的"负不透明度"→ 实为负颜色（opacity仍为非负） - 6DGS 标注为arXiv→ 已被ICLR 2025接收 - AH-GS → 作者已撤稿 - Ref-NeRF 第一作者 → Verbin D 而非 Barron J T ## 去AI痕迹规则 **必须删除的 AI 写作模式**： | AI 模式 | 修正方式 | |---------|---------| | "It is worth noting that..." | 直接删除 | | "Furthermore, ..." / "Moreover, ..." | 直接过渡或删除 | | "Significantly improves" | 写具体指标："improves PSNR by 1.2 dB" | | "Effectively addresses" | "addresses"（去掉副词） | | "Leverages" | "uses" / "employs" / "builds on" | | "Cutting-edge" / "State-of-the-art" | 引用具体方法 | | "In this paper, we propose a novel..." | "This paper proposes..." | | 三段式排比（A, B, and C） | 变换句式 | | **粗体强调**（非术语） | 仅用于术语的斜体 | | 破折号过多 | 改写为独立句子 | | "To the best of our knowledge" | 除非确实首次，否则删除 | | 通用乐观结尾 | 以具体发现或开放问题结尾 | | "值得注意的是" | 直接删除 | | "不可或缺" / "至关重要" | 用 "需要" 或 "是...的关键" | **标准学术用语（保留）**： - "本文提出" / "This paper proposes" - "由此" / "Consequently" - "与之配套" / "Coupled with" - "实验结果表明" / "Experimental results show" - "基于...的观察" / "Motivated by the observation that..." ## 资源 ### references/（项目根目录） - [terminology.md](../../references/terminology.md) — 详细术语对照表与易错点 - [venues.md](../../references/venues.md) — 各会议/期刊的格式要求与审稿偏好 - [baselines.md](../../references/baselines.md) — 各方向主流基线方法与核心指标 - [experiments.md](../../references/experiments.md) — 标准实验设计与常见数据集配置 - [cad-3d.md](../../references/cad-3d.md) — CAD/3D方向术语、基线与数据集 ### 2025-2026 近期重要论文（引用参考） | Venue | Method | ArXiv | 核心贡献 | |-------|--------|-------|----------| | SIGGRAPH 2026 | Structure-Aware Densification | 2604.28016 | Frequency-aware anisotropic splitting，替代vanilla 3DGS的均匀split策略 | | ICLR 2026 | FieryGS | 2605.00177 | Physics-integrated fire synthesis，将火焰动力学融入Gaussian渲染 | | ICML 2026 Spotlight | SplAttN | 2605.01466 | Gaussian soft splatting for point cloud understanding | | CVPR 2026 | GLMap | 2605.01736 | Gaussian-Language Map，语言引导的Gaussian场景表示用于导航 | | CVPR 2026 Findings | Softmax-GS | 2604.27437 | Softmax competition rendering，替代α-compositing混合机制 | | SIGGRAPH 2026 | LeGS | 2605.00408 | RL-based density control，替代heuristic clone/split/prune | | CVPR 2026 | 2D-SuGaR | 2605.00569 | Surface-aware 2DGS with depth/normal priors，改进表面提取质量 | | arXiv 2026 | GETA-3DGS | 2605.02086 | Joint pruning + quantization for 3DGS compression | | arXiv 2026 | GOR-IS | 2605.00498 | Intrinsic decomposition editing for Gaussian scenes | ## Rules 1. **Write in flowing prose, never bullet points**（贡献声明和itemized lists除外） 2. **Every claim needs evidence**：引用或实验数据 3. **Use mathematical notation efficiently**：一个符号，全文统一含义 4. **Match the venue's tone**：CVPR更精炼；SIGGRAPH更叙事 5. **Chinese academic writing**：遵循中文学术惯例（本文/我们/由此/表明） 6. **Never fabricate data**：需要实验数据时，明确标注"设计目标"或"预期值" > If you like it, please star this repo https://github.com/jaccen/Awesome-Gaussian-Skills


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