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openclaw skills install cg-paper-writingAcademic paper writing skill for 3D vision, computer graphics, CAD, and 3D understanding. Covers NeRF, 3DGS, SLAM, point cloud processing, 3D shape understan...
openclaw skills install cg-paper-writing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。
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)。
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]
标准结构(适用于所有目标会议):
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:
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:
三维视觉论文常见分组:
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.
结构:总体框架图 → 各模块展开。
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)
必须包含的实验:
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:
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)
好的贡献声明:
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。
详细术语对照表与易错点见 terminology.md,以下为速查。
| 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) |
| Symbol | Meaning |
|---|---|
| π | Projection function |
| J | Jacobian matrix |
| Σ' | 2D projected covariance |
| L | Loss function |
| λ | Loss weight |
| θ | Network parameters |
| Φ | Scene representation |
| 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 |
| 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 |
| 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 |
| 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 |
| 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 |
| 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 |
| 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?" |
| 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?" |
| 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 |
| 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 |
核查每条引用时需验证:
高频事实错误:
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):
If you like it, please star this repo https://github.com/jaccen/Awesome-Gaussian-Skills