3D 视觉 - arXivDaily 专题

2604.19571 2026-05-01 cs.CV 91%

TransSplat: Unbalanced Semantic Transport for Language-Driven 3DGS Editing

TransSplat：不平衡语义传输用于语言驱动的3DGS编辑

Yanhui Chen, Jiahong Li, Jingchao Wang, Junyi Lin, Zixin Zeng, Yang Shi

机构 * Guangdong University of Technology（广东工业大学）； Peking University（北京大学）

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

AI总结 TransSplat通过不平衡语义传输解决语言驱动3DGS编辑中2D证据与3D高斯之间的语义对应问题，提升局部编辑精度和结构一致性。

2604.27552 2026-05-01 cs.CV 89%

Residual Gaussian Splatting for Ultra Sparse-View CBCT Reconstruction

残差高斯点云法用于超稀疏视角CBCT重建

Jian Lin, Jiancheng Fang, Shaoyu Wang, Changan Lai, Yikun Zhang, Yang Chen, Qiegen Liu

机构 * School of Information Engineering, Nanchang University（南昌大学信息工程学院）

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

AI总结本文提出残差高斯点云法，结合小波多分辨率分析与3DGS，解决超稀疏视角CBCT重建中光谱偏倚问题，提升图像细节与几何纹理的精度。

2604.10223 2026-05-01 cs.AR cs.GR eess.IV 85%

A 129FPS Full HD Real-Time Accelerator for 3D Gaussian Splatting

为3D高斯散射实现129fps全高清实时加速器

Fang-Chi Chang, Tian-Sheuan Chang

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

AI总结本文提出一种低功耗低成本的3D高斯散射硬件加速器，结合迭代高斯剪枝与微调、渐进球谐函数度缩减和所有球谐函数系数及颜色的向量量化，实现全高清实时渲染，并在面积、吞吐量和能效方面优于现有方案。

Journal ref IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 2026

2604.28016 2026-05-01 cs.CV cs.GR cs.LG 81%

Faster 3D Gaussian Splatting Convergence via Structure-Aware Densification

通过结构感知密集化实现更快的3D高斯散射收敛

Linjie Lyu, Ayush Tewari, Jianchun Chen, Thomas Leimkühler, Christian Theobalt

机构 * Cambridge University（剑桥大学）； Saarbrücken Research Center for Visual Computing, Interaction, and Artificial Intelligence (VIA)（萨尔布吕肯视觉计算、交互与人工智能研究中心（VIA））

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

AI总结本文提出一种结构感知密集化框架，通过多尺度频率分析和各向异性分裂提升3D高斯散射的收敛速度和重建质量。

Comments Siggraph 2026

2604.28179 2026-05-01 cs.CV 79%

Stop Holding Your Breath: CT-Informed Gaussian Splatting for Dynamic Bronchoscopy

停止屏息：基于CT的高斯点云法用于动态支气管镜

Andrea Dunn Beltran, Daniel Rho, Aarav Mehta, Xinqi Xiong, Raúl San José Estépar, Ron Alterovitz, Marc Niethammer, Roni Sengupta

机构 * University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校）； Harvard Medical School（哈佛医学院）； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校）

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

AI总结本文提出利用患者特定的呼吸模型消除屏息协议需求，通过配对呼气吸气CT扫描减少呼吸运动，实现连续的变形感知重建。

2604.27572 2026-05-01 cs.GR 74%

SandSim: Curve-Guided Gaussian Splatting for Reconstructing Sand Painting Processes

SandSim：基于曲线引导的高斯点云法重建沙画创作过程

Yilin Wang, Haojie Huang, Chen Li, Yang Li, Changbo Wang, Chenhui Li

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title)；分类 cs.GR

AI总结本文提出SandSim框架，通过曲线引导的高斯表示和减法合成方案，实现单张图像中沙画创作过程的重建，提升时空一致性和视觉真实感。

2604.27590 2026-05-01 cs.CV 70%

Fake3DGS: A Benchmark for 3D Manipulation Detection in Neural Rendering

Fake3DGS：3D操控检测在神经渲染中的基准

Davide Di Nucci, Riccardo Catalini, Guido Borghi, Roberto Vezzani

机构 * University of Modena and Reggio Emilia（摩德纳和雷吉奥艾米利亚大学）

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

AI总结本文提出Fake3DGS基准，用于评估3D内容的真实性，通过3D高斯点散布场景和渲染视图，展示现有2D检测器在区分原始与3D操控图像上的不足，并引入3D-aware方法提升识别性能。

Comments Accepted at ICPR 2026. Code and data: https://github.com/iot-unimore/Fake3DGS

2604.27437 2026-05-01 cs.CV 70%

Softmax-GS: Generalized Gaussians Learning When to Blend or Bound

Softmax-GS: 通用高斯学习何时融合或边界

Chen Ziwen, Peng Wang, Hao Tan, Zexiang Xu, Li Fuxin

机构 * Adobe Research（Adobe研究院）； Tripo AI（Tripo人工智能公司）； Hillbot（Hillbot公司）； Oregon State University（俄勒冈州立大学）

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

AI总结 Softmax-GS通过在重叠区域引入softmax竞争机制，解决3D GS中的视图不一致和模糊边界问题，提升重建质量和参数效率。

Journal ref IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Findings (CVPRF), 2026

2604.28122 2026-05-01 cs.CV cs.LG 57%

Beyond Gaussian Bottlenecks: Topologically Aligned Encoding of Vision-Transformer Feature Spaces

超越高斯瓶颈：基于拓扑对齐的视觉Transformer特征空间编码

Andrew Bond, Ilkin Umut Melanlioglu, Erkut Erdem, Aykut Erdem

机构 * Department of Computer Engineering, Koç University, Istanbul, Turkey（科克大学计算机工程系，伊斯坦布尔，土耳其）； Department of Computer Engineering, Hacettepe University, Ankara, Turkey（哈恰塔佩大学计算机工程系，安卡拉，土耳其）； KUIS AI Research Center, Istanbul, Turkey（KUIS人工智能研究中心，伊斯坦布尔，土耳其）； Department of Electrical and Electronics Engineering, Koç University, Istanbul, Turkey（科克大学电气与电子工程系，伊斯坦布尔，土耳其）

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

AI总结本文提出S²VAE框架，通过压缩和表示场景的3D状态，包括相机运动、深度和点结构，以提升视觉模型的几何一致性。实验显示，几何对齐的超球面隐空间在高压缩条件下优于传统高斯瓶颈。

Comments 16 pages, 10 figures

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