3D 视觉

A Survey on 3D Gaussian Splatting

3D高斯散射的综述

Guikun Chen, Wenguan Wang

机构 * The State Key Lab of Brain-Machine Intelligence, Zhejiang University（浙江大学脑机智能全国重点实验室） 纠错

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

AI总结 本文综述了3D高斯散射的原理、应用及最新进展，分析其在3D重建中的潜力与挑战，为研究者提供参考。

Comments Accepted by ACM Computing Surveys; Paper list: https://github.com/guikunchen/Awesome3DGS ; Benchmark: https://github.com/guikunchen/3DGS-Benchmarks

AnchorSplat: Feed-Forward 3D Gaussian Splatting with 3D Geometric Priors

AnchorSplat: 基于3D几何先验的馈送式3D高斯点描绘

Xiaoxue Zhang, Xiaoxu Zheng, Yixuan Yin, Tiao Zhao, Kaihua Tang, Michael Bi Mi, Zhan Xu, Dave Zhenyu Chen

机构 * Huawei Technologies Ltd.（华为技术有限公司） 纠错

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

AI总结 本文提出AnchorSplat，一种基于3D几何先验的馈送式3D高斯点描绘方法，通过直接在3D空间中表示场景，减少高斯数量，提升重建精度和计算效率。

Comments CVPR 2026

RDSplat: Robust Watermarking for 3D Gaussian Splatting Against 2D and 3D Diffusion Editing

RDSplat: 3D高斯散射中针对2D和3D扩散编辑的鲁棒水印

Longjie Zhao, Ziming Hong, Zhenyang Ren, Runnan Chen, Mingming Gong, Tongliang Liu

机构 * The University of Sydney（悉尼大学） ； The University of Melbourne（墨尔本大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

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

AI总结 RDSplat是首个能抵御2D和3D扩散编辑的3D高斯散射水印框架，通过在低频高斯基元中嵌入100位水印，结合频率感知基元选择和替代策略，实现高效训练和强鲁棒性。

GEAR: GEometry-motion Alternating Refinement for Articulated Object Modeling with Gaussian Splatting

GEAR: 基于高斯点划法的几何-运动交替优化用于关节物体建模

Jialin Li, Bin Fu, Ruiping Wang, Xilin Chen

机构 * Key Laboratory of AI Safety of Chinese Academy of Sciences (CAS), Institute of Computing Technology, CAS（中国科学院人工智能安全重点实验室，中国科学院计算技术研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 GEAR通过交替优化几何与运动，提升关节物体重建的精度和泛化能力，尤其在复杂多关节物体上表现优异。

Comments Accepted to CVPRF2026

Part$^{2}$GS: Part-aware Modeling of Articulated Objects using 3D Gaussian Splatting

Part$^{2}$GS: 基于3D高斯溅射的关节物体部分感知建模

Tianjiao Yu, Vedant Shah, Muntasir Wahed, Ying Shen, Kiet A. Nguyen, Ismini Lourentzou

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 本文提出Part$^{2}$GS框架，通过部分感知的3D高斯表示实现高保真度的多部件关节物体建模，结合物理一致的运动约束，提升运动连贯性。

Physically Plausible Human-Object Rendering from Sparse Views via 3D Gaussian Splatting

基于稀疏视角的物理合理人类-物体渲染：通过3D高斯点云

Weiquan Wang, Jun Xiao, Yi Yang, Yueting Zhuang, Long Chen

机构 * College of Computer Science, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； Department of Computer Science and Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学计算机科学与工程系） 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HOGS框架，通过3D高斯点云实现高效且物理合理的稀疏视角人类-物体渲染，解决高渲染质量、物理合理性与计算效率的平衡问题。

Comments 16 pages, 14 figures, accepted by IEEE Transactions on Image Processing (TIP)

ReconPhys: Reconstruct Appearance and Physical Attributes from Single Video

ReconPhys：从单个视频中重建外观和物理属性

Boyuan Wang, Xiaofeng Wang, Yongkang Li, Zheng Zhu, Yifan Chang, Angen Ye, Guosheng Zhao, Chaojun Ni, Guan Huang, Yijie Ren, Yueqi Duan, Xingang Wang

机构 * GigaAI ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出ReconPhys，首个能从单目视频联合学习物理属性估计和3D高斯点云重建的端到端框架，实现快速高效的目标检测与生成。