3D 视觉

Semantic Segmentation and Depth Estimation for Real-Time Lunar Surface Mapping Using 3D Gaussian Splatting

基于3D高斯溅射的实时月球表面制图中的语义分割与深度估计

Guillem Casadesus Vila, Adam Dai, Grace Gao

机构 * Department of Aeronautics and Astronautics（航空航天系） 纠错

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

AI总结 本文提出一种实时制图框架，结合密集感知模型与3D高斯溅射表示，在挑战性环境下实现高精度月球表面制图。

GSMem: 3D Gaussian Splatting as Persistent Spatial Memory for Zero-Shot Embodied Exploration and Reasoning

GSMem: 3D高斯溅射作为持久空间记忆用于零样本具身探索与推理

Yiren Lu, Yi Du, Disheng Liu, Yunlai Zhou, Chen Wang, Yu Yin

机构 * Case Western Reserve University（凯斯西储大学） ； Spatial AI & Robotics (SAIR) Lab, University at Buffalo（布法罗大学空间人工智能与机器人实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出GSMem框架，利用3D高斯溅射构建持久空间记忆，解决具身探索中空间知识遗忘问题，通过检索机制与混合探索策略提升视觉语言模型推理效果。

Comments Project page at https://vulab-ai.github.io/GSMem/

From ex(p) to poly: Gaussian Splatting with Polynomial Kernels

从指数到多项式：基于多项式核的高斯点渲染

Joerg H. Mueller, Martin Winter, Markus Steinberger

机构 * Huawei Technologies（华为技术有限公司） ； Graz University of Technology（格拉茨理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出多项式核替代传统指数核，提升3DGS计算效率并保持数据集兼容性，实验显示性能提升4-15%且图像质量影响小。

Reconstruction Matters: Learning Geometry-Aligned BEV Representation through 3D Gaussian Splatting

重建至关重要：通过3D高斯点云学习几何对齐的鸟瞰图表示

Yiren Lu, Xin Ye, Burhaneddin Yaman, Jingru Luo, Zhexiao Xiong, Liu Ren, Yu Yin

机构 * Bosch Research North America \& Bosch Center for Artificial Intelligence (BCAI) Case Western Reserve University Washington University in St. Louis 纠错

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

AI总结 本文提出Splat2BEV框架，通过3D高斯点云生成几何对齐的鸟瞰图特征，提升自动驾驶中的感知性能。

Comments Project page at https://vulab-ai.github.io/Splat2BEV/

GHOST: Fast Category-agnostic Hand-Object Interaction Reconstruction from RGB Videos using Gaussian Splatting

GHOST：基于RGB视频的快速无类别手-物体交互重建方法（使用高斯散射）

Ahmed Tawfik Aboukhadra, Marcel Rogge, Nadia Robertini, Abdalla Arafa, Jameel Malik, Ahmed Elhayek, Didier Stricker

机构 * RPTU（鲁尔大学图灵学院） ； DFKI-AV Kaiserslautern（德累斯顿-费尔德基辛人工智能研究所） ； UPM Saudi Arabia（西班牙国际大学沙特分校） ； NUST-SEECS Pakistan（奈瓦扎巴德大学信息与电子科学学院） 纠错

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

AI总结 GHOST通过高斯散射技术实现快速且无类别的手-物体交互重建，解决了现有方法在物理一致性上的不足，实验表明其在3D重建和2D渲染质量上达到领先水平。

GTAvatar: Bridging Gaussian Splatting and Texture Mapping for Relightable and Editable Gaussian Avatars

GTAvatar：融合高斯散射与纹理映射以实现可照明和可编辑的高斯头像

Kelian Baert, Mae Younes, Francois Bourel, Marc Christie, Adnane Boukhayma

机构 * Univ Rennes, Inria, CNRS, IRISA, France（里昂大学、法国国家科学研究中心、法国信息与自动化研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出一种结合2D高斯散射精度与UV纹理映射直观性的方法，通过高效嵌入局部坐标系到模板网格的UV空间，实现单目视频下的连续可编辑材质头像重建，并利用物理基础反射模型实现照明与编辑。

Comments Accepted to Eurographics 2026. Project page: https://kelianb.github.io/GTAvatar/

Remove360: Benchmarking Residuals After Object Removal in 3D Gaussian Splatting

Remove360: 3D高斯散射中物体移除后残差的基准测试

Simona Kocour, Assia Benbihi, Torsten Sattler

机构 * CTU in Prague, Czech Republic（布拉格CTU，捷克共和国） 纠错

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

AI总结 本文提出Remove360数据集和评估框架，用于量化3D高斯散射中物体移除后的语义残差，揭示几何移除与语义擦除之间的差距，强调隐私保护移除方法的必要性。

OnlinePG: Online Open-Vocabulary Panoptic Mapping with 3D Gaussian Splatting

OnlinePG: 在线开放词汇全景映射与3D高斯点云分裂

Hongjia Zhai, Qi Zhang, Xiaokun Pan, Xiyu Zhang, Yitong Dong, Huaqi Zhang, Dan Xu, Guofeng Zhang

机构 * State Key Lab of CAD & CG（CAD与CG国家重点实验室） ； VIVO BlueImage Lab（VIVO BlueImage实验室） ； HKUST（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出OnlinePG，通过在线全景映射结合3D高斯点云分裂实现开放词汇场景理解，解决现有方法在实时性和实例级理解上的不足。

Comments CVPR 2026

Inst4DGS: Instance-Decomposed 4D Gaussian Splatting with Multi-Video Label Permutation Learning

Inst4DGS：基于多视频标签排列学习的实例分解4D高斯点划法

Yonghan Lee, Dinesh Manocha

机构 * University of Maryland, College Park, USA（马里兰大学学院公园分校） 纠错

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

AI总结 本文提出Inst4DGS，通过引入视频标签排列潜在变量，解决多视角视频中实例标签不一致的问题，实现实例分解与跟踪，并在渲染和分割质量上达到最优。

DriveSplat: Unified Neural Gaussian Reconstruction for Dynamic Driving Scenes

DriveSplat：统一的神经高斯重建用于动态驾驶场景

Cong Wang, Ruiqi Song, Wei Tian, Chenming Zhang, Lingxi Li, Long Chen

机构 * State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems（多模态人工智能系统国家重点实验室） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Waytous 纠错

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

AI总结 本文提出DriveSplat，一种统一的神经高斯框架，用于重建动态驾驶场景。通过引入场景感知的LOD模型和对象中心的神经高斯原语，实现对静态背景和动态物体的高效重建，实验表明其在新视角合成和时空稳定性方面表现优异。