3D 视觉

Splats in Splats++: Robust and Generalizable 3D Gaussian Splatting Steganography

Splats in Splats++: 一种鲁棒且通用的3D高斯点云隐写框架

Yijia Guo, Wenkai Huang, Tong Hu, Gaolei Li, Yang Li, Yuxin Hong, Liwen Hu, Xitong Ling, Jianhua Li, Shengbo Chen, Tiejun Huang, Lei Ma

机构 * State Key Laboratory of Multimedia Information Processing and National Engineering Research Center of Visual Technology, School of Computer Science, Peking University（多媒体信息处理国家重点实验室和视觉技术国家工程研究中心、计算机科学学院，北京大学） ； Shanghai Key Laboratory of Integrated Administration Technologies for Information Security, School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（信息安全集成管理技术上海市重点实验室、计算机科学学院，上海交通大学） ； National Biomedical Imaging Center, College of Future Technology, Peking University（生物医学成像国家中心、未来技术学院，北京大学） ； School of Software, Nanchang University（软件学院，南昌大学） ； Institute of Biopharmaceutical and Health Engineering, Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（生物制药与健康工程研究院，清华大学深圳国际研究生院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种统一的隐写框架，通过在3DGS表示中直接嵌入高容量3D/4D内容，实现安全高效的隐写，同时提升鲁棒性和通用性。

GaussianFlow SLAM: Monocular Gaussian Splatting SLAM Guided by GaussianFlow

GaussianFlow SLAM：基于GaussianFlow的单目Gaussian Splatting SLAM

Dong-Uk Seo, Jinwoo Jeon, Eungchang Mason Lee, Hyun Myung

机构 * School of Electrical Engineering, KAIST (Korea Advanced Institute of Science and Technology)（韩国科学技术院电子工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出GaussianFlow SLAM，通过光学流引导场景结构和相机姿态优化，提升单目SLAM的映射质量和跟踪精度。

Comments 8 pages, 5 figures, 7 tables, accepted to IEEE RA-L

CLOTH-HUGS: Cloth Aware Human Gaussian Splatting

CLOTH-HUGS：具有布料感知的人形高斯点撒特

Sadia Mubashshira, Nazanin Amini, Kevin Desai

机构 * University of Texas at San Antonio（德克萨斯大学阿纳海姆分校） 纠错

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

AI总结 CLOTH-HUGS通过高斯点撒特框架实现逼真布料人形重建，分离身体和衣物表示，采用共享规范空间联合编码身体、衣物和场景原语，提升布料真实感和几何精度。

GlobalSplat: Efficient Feed-Forward 3D Gaussian Splatting via Global Scene Tokens

GlobalSplat: 通过全局场景标记实现高效的前馈3D高斯点绘

Roni Itkin, Noam Issachar, Yehonatan Keypur, Xingyu Chen, Anpei Chen, Sagie Benaim

机构 * The Hebrew University of Jerusalem（耶路撒冷希伯来大学） ； Westlake University（西拉丘盘大学） 纠错

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

AI总结 GlobalSplat通过全局场景标记实现高效的前馈3D高斯点绘，解决了传统方法在空间分配上的局限性，实现紧凑且一致的重建。

Hybrid Latents: Geometry-Appearance-Aware Surfel Splatting

混合隐变量：几何-外观感知的surfel撒点

Neel Kelkar, Simon Niedermayr, Klaus Engel, Rüdiger Westermann

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Siemens Healthineers（西门子医疗） 纠错

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

AI总结 本文提出一种混合高斯哈希网格辐射表示，通过引入高斯隐变量特征，减少几何与外观的耦合，提升重建精度与渲染效率，实验证明在更少基元下取得更优效果。

Comments 22 pages, 9 figures