3D 视觉

Semantic-guided Gaussian Splatting for High-Fidelity Underwater Scene Reconstruction

语义引导的高斯点云法用于高保真水下场景重建

Zhuodong Jiang, Haoran Wang, Guoxi Huang, Brett Seymour, Nantheera Anantrasirichai

机构 * School of Computer Science, University of Bristol（布里斯托大学计算机科学学院） ； Submerged Resources Centre（水下资源中心） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；NeRF(abstract,abstract_cn)；3DGS(abstract,abstract_cn)；3D reconstruction(abstract)

AI总结 本文提出SWAGSplatting框架，通过整合语义先验信息提升水下场景重建的保真度，采用语义一致性损失和自适应高斯点云重分配策略，有效解决光照不均问题，实验验证其在PSNR、SSIM和LPIPS指标上的优越性。

FluSplat: Sparse-View 3D Editing without Test-Time Optimization

FluSplat：无需测试时优化的稀疏视角3D编辑

Haitao Huang, Shin-Fang Chng, Huangying Zhan, Qingan Yan, Yi Xu

机构 * Goertek Alpha Labs（科特克阿尔法实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出一种无需测试时优化的稀疏视角3D编辑框架，通过图像域中的跨视角正则化方案实现视图一致性，提升编辑质量和效率。

Confidence-Based Mesh Extraction from 3D Gaussians

基于置信度的3D高斯体网格提取

Lukas Radl, Felix Windisch, Andreas Kurz, Thomas Köhler, Michael Steiner, Markus Steinberger

机构 * Graz University of Technology, Austria（奥地利格拉茨理工大学） ； Huawei Technologies, Austria（奥地利华为技术） 纠错

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

AI总结 本文提出基于置信度的3D高斯体网格提取方法，通过自监督置信框架平衡光度和几何监督，提升表面提取效率与精度。

Comments Project Page: https://r4dl.github.io/CoMe/

Efficient Transceiver Design for Aerial Image Transmission and Large-scale Scene Reconstruction

高效空中图像传输与大规模场景重建的收发器设计

Zeyi Ren, Jialin Dong, Wei Zuo, Yikun Wang, Bingyang Cheng, Sheng Zhou, Zhisheng Niu

机构 * Department of Electronic Engineering, Tsinghua University, Beijing, China（清华大学电子工程系） ； Department of Electrical and Computer Engineering, The University of Hong Kong, Hong Kong（香港大学电子与计算机工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于深度学习的端到端收发器设计，整合3D高斯点划法提升场景恢复质量，通过稀疏导频方案降低传输开销，实现实时高效的大规模场景重建。

Comments 6 pages, 6 figures, Accepted in ISIT 2026 IEEE International Symposium on Information Theory-w