视觉与机器人
三维重建、NeRF、Gaussian Splatting、点云和空间智能。
脱离网格：用于前馈3D高斯散射的原始形检测
机构 * Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚方舟实验室）
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；3DGS(abstract)；3D reconstruction(abstract)；novel view synthesis(abstract)
AI总结 本文提出了一种前馈架构，通过子像素级检测3D高斯原始形，替代传统网格，提升质量和效率。结合预训练的3D重建模型，无需3D标注即可生成逼真3DGS场景，实现最先进的视图合成。
Comments CVPR 2026 camera ready version
基于物理的高动态范围新型视图合成的高斯点散射
机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Northeastern University（东北大学电气与计算机工程系） ； Khoury College of Computer Science, Northeastern University（东北大学Khoury计算机科学学院）
专题命中 Gaussian Splatting ：novel view synthesis(title,abstract)；Gaussian Splatting(title)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出PhysHDR-GS框架，通过建模内在反射率和可调环境光照，改进HDR-NVS在动态细节重建和光照依赖外观捕捉中的性能，实验表明在真实和合成数据集上具有更高的PSNR和实时渲染速度。
Comments Accepted to CVPR 2026
SVGS: 通过高斯散射实现单视图到3D物体编辑
机构 * School of Computer Science and Technology, Zhejiang Gongshang University（浙江工商大学计算机科学与技术学院） ； Zhejiang Key Laboratory of Big Data and Future E-Commerce Technology（浙江省大数据与未来电子商务技术重点实验室） ； Jianpei Technology Co., Ltd.（建培科技有限公司） ； School of Artificial Intelligence and Computer Science, Nantong University（南通大学人工智能与计算机科学学院） ； Department of Computer Science, College of Computer Engineering and Sciences, Prince Sattam Bin Abdulaziz University（沙特本·阿卜杜勒阿齐兹王子大学计算机工程与科学学院计算机科学系） ； Department of Computer Science, Faculty of Computers and Information, Qena University（基纳大学计算机与信息学院计算机科学系） ； Department of Computing Sciences, Faculty of Information Technology and Communication Sciences, Tampere University（坦佩雷大学信息技术与通信科学学院计算科学系） ； Division of Oral and Maxillofacial Surgery, Faculty of Dentistry, The University of Hong Kong（香港大学牙医学院口腔颌面外科） ； Systems Research Institute of the Polish Academy of Sciences（波兰科学院系统研究所） ； AGH University of Krakow（AGH科技大学） ； SAN University（SAN大学）
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；NeRF(abstract)；3DGS(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出SVGS方法，通过单视图文本驱动编辑和稀疏3D高斯散射提升3D编辑效率与一致性，优于现有方法。
EmoTaG：基于高斯点云的情绪感知谈话头合成与少样本个性化
机构 * Michigan State University（密歇根州立大学） ； Qualcomm Technologies Inc.（高通技术公司） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校）
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；NeRF(abstract)；3DGS(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出EmoTaG框架，通过结构化FLAME参数空间改进运动稳定性，结合门控残差运动网络实现情绪感知的高质量谈话头合成。
Comments Accepted by CVPR 2026. Page: https://emotag26.github.io/
ObjectMorpher: 通过可变形3DGS模型实现3D感知的图像编辑
机构 * The University of Hong Kong（香港大学）
专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(title,abstract)；Gaussian Splatting(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 ObjectMorpher通过可变形3DGS模型实现3D感知图像编辑，提供精确的物体级控制，支持快速且保持身份的编辑，优于2D拖拽和3D感知基线。
Comments 11 pages, 8 figures
基于网格的渲染：利用高斯溅射初始化的网格化
机构 * Faculty of Mathematics and Computer Science, Jagiellonian University in Kraków（克拉科夫雅盖隆大学数学与计算机科学学院） ； Department of Engineering, University of Cambridge（剑桥大学工程系） ； IDEAS Research Institute（IDEAS研究所）
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.GR
AI总结 本文提出MeshSplats方法，将高斯溅射转化为网格格式，利用光线追踪实现高效渲染，同时通过优化算法提升质量，适用于计算机图形学和图像处理。
arg-VU：结合物理感知的3D几何进行视觉理解的意图推理
机构 * University of Tennessee, Knoxville（田纳西大学诺克斯维尔分校） ； Stanford University（斯坦福大学）
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(abstract)；3DGS(abstract)；分类 cs.CV、cs.RO
AI总结 arg-VU通过整合时间一致的几何跟踪与约束诱导的机械建模，提升手术场景中变形组织的意图推理能力，实现更稳定和物理一致的预测。
GS3LAM: 基于高斯语义散射的SLAM
机构 * School of Software Engineering, Tongji University（同济大学软件工程学院） ； Department of Automation, Shanghai Jiaotong University（上海交通大学自动化系）
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(abstract)；3DGS(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 GS3LAM通过多模态数据融合实现实时一致的语义密集地图，采用语义高斯场和多模态误差约束联合优化，引入深度自适应尺度正则化和随机采样关键帧映射策略，提升跟踪鲁棒性和渲染质量。
Comments Accepted by ACM MM 2024
VerseCrafter：基于4D几何控制的动态真实视频世界模型
机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； HKU（香港大学） ； ARC Lab, Tencent PCG（腾讯PCG ARC实验室）
专题命中 Gaussian Splatting ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出VerseCrafter，通过4D几何控制生成动态真实视频，相比传统方法更精确控制相机和多物体运动。
Comments Project Page: https://sixiaozheng.github.io/VerseCrafter_page/, Accepted by CVPR 2026
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