3D 视觉

Fast and Robust Deformable 3D Gaussian Splatting

快速且鲁棒的可变形3D高斯点散布

Han Jiao, Jiakai Sun, Lei Zhao, Zhanjie Zhang, Wei Xing, Huaizhong Lin

机构 * College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；point cloud(abstract)；novel view synthesis(abstract)；分类 cs.CV、cs.GR

AI总结 本文提出FRoG框架，通过粗到细的时间嵌入策略和深度误差引导采样提升动态场景重建的效率与鲁棒性，实现高速渲染和高质量视觉效果。

GaussianPile: A Unified Sparse Gaussian Splatting Framework for Slice-based Volumetric Reconstruction

GaussianPile：一种统一的稀疏高斯散射框架用于基于切片的体积分离重建

Di Kong, Yikai Wang, Wenjie Guo, Yifan Bu, Boya Zhang, Yuexin Duan, Xiawei Yue, Wenbiao Du, Yiman Zhong, Yuwen Chen, Cheng Ma

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Beijing Normal University（北京师范大学） ； Nankai University（南开大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Beihang University（北航） 纠错

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

AI总结 本文提出GaussianPile框架，结合3D高斯散射与成像系统感知的聚焦模型，通过切片感知堆叠策略、可微投影算子和紧凑编码优化流程，实现高效体积分离重建，提升压缩效率与诊断精度。

Comments Accepted by IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2026 (CVPR 2026)

TRGS-SLAM: IMU-Aided Gaussian Splatting SLAM for Blurry, Rolling Shutter, and Noisy Thermal Images

TRGS-SLAM：基于IMU的高斯点云SLAM用于模糊、滚动快门和噪声热图像

Spencer Carmichael, Katherine A. Skinner

机构 * University of Michigan（密歇根大学） 纠错

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

AI总结 本文提出TRGS-SLAM，一种基于3DGS的热惯性SLAM系统，能处理热图像中的模糊、滚动快门和噪声问题，通过改进的3DGS渲染方法和创新技术实现高精度跟踪。

Comments Project page: https://umautobots.github.io/trgs_slam

FreeArtGS: Articulated Gaussian Splatting Under Free-moving Scenario

FreeArtGS: 自由移动场景下的关节高斯溅射重建

Hang Dai, Hongwei Fan, Han Zhang, Duojin Wu, Jiyao Zhang, Hao Dong

机构 * CFCS, School of Computer Science, Peking University（计算机科学系，北京大学CFCS） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； PrimeBot 纠错

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

AI总结 FreeArtGS通过自由移动部分分割、关节估计和端到端优化，实现高可扩展性的自由移动关节物体重建，实验表明其在真实资产生成中具有实用性。

Comments Accepted to CVPR 2026

IDSplat: Instance-Decomposed 3D Gaussian Splatting for Driving Scenes

IDSplat：实例分解的3D高斯点云法用于驾驶场景

Carl Lindström, Mahan Rafidashti, Maryam Fatemi, Lars Hammarstrand, Martin R. Oswald, Lennart Svensson

机构 * Zenseact ； Chalmers University of Technology（瑞典查尔姆斯理工大学） ； University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） 纠错

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

AI总结 IDSplat通过实例分解和可学习运动轨迹重建动态驾驶场景，无需人工标注，实现场景分离与泛化。

3DSceneEditor: Controllable 3D Scene Editing with Gaussian Splatting

3DSceneEditor: 基于高斯散射的可控3D场景编辑

Ziyang Yan, Yihua Shao, Minwen Liao, Siyu Chen, Nan Wang, Muyuan Lin, Jenq-Neng Hwang, Hao Zhao, Fabio Remondino, Lei Li

机构 * D Optical Metrology unit, Fondazione Bruno Kessler（3D光学测绘单元，布鲁诺·凯斯勒基金会） ； Department of Information Engineering and Computer Science, University of Trento（信息工程与计算机科学系，特伦托大学） 纠错

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

AI总结 本文提出3DSceneEditor，通过高斯散射实现高效精准的3D场景编辑，整合实例分割模型与CLIP实现语义对齐，支持对象添加、重定位等操作，实验表明其在精度和效率上优于现有方法。

Comments Accepted by WACV 2026, Project Page: https://ziyangyan.github.io/3DSceneEditor

Fast undersampled dynamic MRI reconstruction using explicit representation learning with Gaussian splatting

快速动态MRI重建：利用显式表示学习与高斯点溅射

M. L. Terpstra, C. A. T. van den Berg

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)

AI总结 本文提出利用显式表示学习与高斯点溅射方法，实现高效个性化动态MRI重建，可在60秒内训练高斯点并以0.5ms/d的推理时间获得高质量心脏MRI。

Comments Accepted at ISMRM 2026

CrowdGaussian: Reconstructing High-Fidelity 3D Gaussians for Human Crowd from a Single Image

CrowdGaussian：从单张图像重建高保真的人类人群3D高斯

Yizheng Song, Yiyu Zhuang, Qipeng Xu, Haixiang Wang, Jiahe Zhu, Jing Tian, Siyu Zhu, Hao Zhu

机构 * Nanjing University, China（南京大学） ； Fudan University, China（复旦大学） ； State Key Laboratory of Novel Software Technology, China（新型软件技术国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出CrowdGaussian框架，通过单张图像直接重建多人3D高斯点云，解决遮挡、低清晰度和多样外观等挑战，实验表明其能生成逼真且几何一致的多人场景重建。

Comments Accepted by CVPR 2026

SGAD-SLAM: Splatting Gaussians at Adjusted Depth for Better Radiance Fields in RGBD SLAM

SGAD-SLAM：调整深度的点云溅射以改进RGBD SLAM中的光场

Pengchong Hu, Zhizhong Han

机构 * Machine Perception Lab, Wayne State University, Detroit, USA（机器感知实验室，韦恩州立大学，底特律，美国） 纠错

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

AI总结 SGAD-SLAM通过调整深度的点云溅射方法改进RGBD SLAM中的光场表示，解决传统高斯点云灵活性和运动限制的问题，提升渲染质量和跟踪效率。

Comments CVPR 2026

Nevis Digital Twin: Photogrammetry and Immersive Visualization of Historical Sites

Nevis数字孪生：历史遗址的摄影测量与沉浸式可视化

Alex Apffel, Huy Tran, Vuthea Chheang

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

AI总结 本文提出了一种多模态数据采集流程，用于保护受威胁的历史遗址，通过摄影测量和3D高斯点散布实现虚拟重建，以提供可扩展的数字遗产民主化模型。

Comments ARCHERIX Workshop - IEEE VR 2026

Sinkhorn Based Associative Memory Retrieval Using Spherical Hellinger Kantorovich Dynamics

基于Sinkhorn的关联记忆检索使用球面Hellinger Kantorovich动力学

Aratrika Mustafi, Soumya Mukherjee

专题命中 Gaussian Splatting ：point cloud(abstract)

AI总结 本文提出基于Sinkhorn的关联记忆检索方法，利用球面Hellinger Kantorovich动力学实现抗扰动恢复，通过几何收敛性和盆地不变性提升存储模式的稳定性与恢复能力。