3D 视觉

SIC3D: Style Image Conditioned Text-to-3D Gaussian Splatting Generation

SIC3D：基于风格图像的文本到3D高斯点云生成

Ming He, Zhixiang Chen, Steve Maddock

机构 * School of Computer Science, University of Sheffield（谢菲尔德大学计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 SIC3D通过引入变分风格化分数蒸馏损失，提升文本到3D生成的可控性和纹理精度，实验表明其在几何真实性和风格一致性上优于现有方法。

LoBE-GS: Load-Balanced and Efficient 3D Gaussian Splatting for Large-Scale Scene Reconstruction

LoBE-GS：负载均衡且高效的3D高斯点散射用于大规模场景重建

Sheng-Hsiang Hung, Ting-Yu Yen, Wei-Fang Sun, Simon See, Shih-Hsuan Hung, Hung-Kuo Chu

机构 * National Tsing Hua University（国立清华大学） ； NVIDIA AI Technology Center (NVAITC)（NVIDIA AI技术中心（NVAITC）） 纠错

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

AI总结 LoBE-GS通过负载均衡的KD树分区和优化切线，提升大规模3DGS场景重建效率，实现两倍更快的端到端训练时间，同时保持重建质量并支持无法用传统3DGS处理的场景。

AudioGS: Spectrogram-Based Audio Gaussian Splatting for Sound Field Reconstruction

AudioGS：基于频谱的音频高斯点云用于声音场重建

Chunhao Bi, Houqiang Zhong, Zhixin Xu, Li Song, Zhengxue Cheng

机构 * School of Electronic Information and Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学电子信息与电气工程学院） ； Institute of Cultural and Creative Industry, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学文创学院） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；3DGS(abstract)

AI总结 AudioGS通过频谱构建音频高斯点云，无需视觉先验，有效重建空间音频，实验显示其在MAG和DPAM指标上优于现有方法。

Structure-Aware Fine-Grained Gaussian Splatting for Expressive Avatar Reconstruction

具有结构意识的细粒度高斯点散布用于表现力Avatar重建

Yuze Su, Hongsong Wang, Jie Gui, Liang Wang

机构 * School of Cyber Science and Engineering, Southeast University（东南大学网络空间安全学院） ； School of Computer Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） ； Key Laboratory of New Generation Artificial Intelligence Technology and Its Interdisciplinary Applications (Southeast University), Ministry of Education（教育部新一代人工智能技术及其跨学科应用重点实验室（东南大学）） ； Purple Mountain Laboratories（紫金山实验室） ； Engineering Research Center of Blockchain Application, Supervision And Management (Southeast University), Ministry of Education（教育部区块链应用监管工程研究中心（东南大学）） ； State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems (MAIS)（多模态人工智能系统全国重点实验室） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences (CASIA)（中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 本文提出SFGS方法，通过空间三平面和时间六平面捕捉动态特征，结合结构感知高斯模块和残差细化模块，实现高保真全身体素Avatar重建，优于现有方法。

Comments The code is on Github: https://github.com/Su245811YZ/SFGS

Generative 3D Gaussian Splatting for Arbitrary-ResolutionAtmospheric Downscaling and Forecasting

生成式3D高斯散射用于任意分辨率的大气降尺度与预测

Tao Han, Zhibin Wen, Zhenghao Chen, Fenghua Lin, Junyu Gao, Song Guo, Lei Bai

机构 * 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） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Department of Computer Science and Engineering, Southern University of Science and Technology（南方科技大学计算机科学与工程系） ； School of Computer and Information Sciences, University of Newcastle（纽卡斯尔大学计算机与信息科学学院） ； School of Artificial Intelligence, OPtics and ElectroNics (iOPEN), Northwestern Polytechnical University（西北工业大学人工智能、光学与电子学学院（iOPEN）） 纠错

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

AI总结 本文提出GSSA-ViT框架，通过生成式3D高斯模型与尺度感知注意力机制，实现高维大气场的任意分辨率预测与降尺度，提升多尺度预测效率与准确性。

Comments 20 pages, 13 figures

DynFOA: Generating First-Order Ambisonics with Conditional Diffusion for Dynamic and Acoustically Complex 360-Degree Videos

DynFOA: 利用条件扩散生成动态和声学复杂的360度视频的首阶混响

Ziyu Luo, Lin Chen, Qiang Qu, Xiaoming Chen, Yiran Shen

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(abstract)；3DGS(abstract)

AI总结 本文提出DynFOA，通过整合动态场景重建与条件扩散模型，从360度视频生成首阶混响，解决复杂场景中声学效果建模问题，实验表明其在空间准确性、声学保真度等方面优于现有方法。

Comments Accidental duplicate submission. This paper was intended to be a replacement (v2) for arXiv:2602.06846

Multiscaling in Wasserstein Spaces

Wael Mattar, Nir Sharon

专题命中 Gaussian Splatting ：point cloud(abstract)