3D 视觉

GS-ProCams: Gaussian Splatting-based Projector-Camera Systems

GS-ProCams: 基于高斯点的投影-相机系统

Qingyue Deng, Jijiang Li, Haibin Ling, Bingyao Huang

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；NeRF(abstract)；分类 cs.CV、cs.GR

AI总结 GS-ProCams通过高斯点表示实现视图无关的投影-相机系统，提升效率并减少资源消耗。

Comments This version includes updated experimental results after an implementation fix

Semantic-Guided 3D Gaussian Splatting for Transient Object Removal

语义引导的3D高斯点云对瞬态物体去除

Aditi Prabakaran, Priyesh Shukla

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；3DGS(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出基于语义分类的3D高斯点云瞬态去除方法，通过CLIP相似度分数和阈值校准提升重建质量，减少内存开销并保持实时渲染性能。

Time-Archival Camera Virtualization for Sports and Visual Performances

体育与视觉表演中的时间存档摄像机虚拟化

Yunxiao Zhang, William Stone, Suryansh Kumar

机构 * Spatial AI Lab, Visual Computing \& Computational Media (VCCM) Section ； organization= College of Performance, Visualization ； organization= Department of Electrical ； organization= Department of Computer Science ； organization= Texas A\&M University , city= College Station , state= Texas , country= USA 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(abstract)；3DGS(abstract)；point cloud(abstract)；novel view synthesis(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于神经体积渲染的摄像机虚拟化方法，通过时间存档能力提升动态场景的逼真渲染和回放效果。

Comments Project Page: https://yunxiaozhangjack.com/tacv/; Under minor revision in Journal of Computer Vision and Image Understanding (CVIU); Special Issue: Computer Vision for Sports and Winter Sports. Outcome of a master and bachelor student project completed in Visual and Spatial AI Lab at TAMU

DARB-Splatting: Generalizing Splatting with Decaying Anisotropic Radial Basis Functions

DARB-Splatting: 通过衰减各向异性径向基函数实现通用的Splatting

Hashiru Pramuditha, Vinasirajan Viruthshaan, Vishagar Arunan, Saeedha Nazar, Sameera Ramasinghe, Simon Lucey, Ranga Rodrigo

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(abstract)；3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV、cs.GR

AI总结 DARB-Splatting通过衰减各向异性径向基函数实现通用的Splatting，实现了与高斯函数相近的重建性能和效率。

Comments Link to the project page: https://github.com/viruthshaan/darb-splatting/

Digital Twin Generation from Visual Data: A Survey

从视觉数据生成数字孪生：一项调查

Andrew Melnik, Benjamin Alt, Giang Nguyen, Artur Wilkowski, Maciej Stefańczyk, Qirui Wu, Sinan Harms, Helge Rhodin, Manolis Savva, Michael Beetz

机构 * University of Bremen（不莱梅大学） ； Warsaw University of Technology（华沙技术大学） ； Bielefeld University（比勒菲尔德大学） ； Simon Fraser University（西蒙弗雷泽大学） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文综述了从视觉数据生成数字孪生的最新方法，探讨了多种技术及其挑战，为实际应用提供了全面的视角。