3D 视觉

Diffusion Models are Secretly Zero-Shot 3DGS Harmonizers

扩散模型实际上是秘密的零样本3DGS和谐者

Vsevolod Skorokhodov, Nikita Durasov, Pascal Fua

机构 * Computer Vision Laboratory, EPFL（EPFL 计算机视觉实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出D3DR方法，通过扩散模型隐含理解场景光照，实现3DGS场景中物体的自然插入与光照修正，提升视图合成质量。

VkSplat: High-Performance 3DGS Training in Vulkan Compute

VkSplat：在Vulkan计算中实现高性能的3DGS训练

Jingxiang Chen, Mohamed Ibrahim, Yang Liu

机构 * Huawei Canada（华为加拿大） 纠错

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

AI总结 本文提出VkSplat，一种基于Vulkan的高性能3DGS训练框架，通过优化实现3.3倍速度提升和33%显存减少，兼容多厂商GPU，首次达到SOTA性能。

Comments Submitted to Eurographics 2026 - Short Papers

Two-View Accumulation as the Primary Training Lever for Hybrid-Capture Gaussian Splatting: A Variance-Decomposition View of When Gradient Surgery Helps

双视图累积作为混合捕捉高斯点划法的主要训练杠杆：一种方差分解视角下的当梯度手术帮助时的情形

Sungjun Cho

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出通过双视图累积提升混合捕捉高斯点划法性能，分析方差分解机制，验证结构化与随机配对在方差上的等效性，展示其在不同场景下的有效性。

High Dynamic Range 3D Gaussian Splatting via Luminance-Chromaticity Decomposition

高动态范围3D高斯散射 via 光亮度-色度分解

Kaixuan Zhang, Minxian Li, Mingwu Ren, Jiankang Deng, Xiatian Zhu

机构 * Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； University of Surrey（萨里大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于光亮度-色度分解的3D高斯散射方法，通过解耦亮度与色度参数，提升学习灵活性，实现更高效的高动态范围3D重建。

GOR-IS: 3D Gaussian Object Removal in the Intrinsic Space

GOR-IS: 在内在空间中进行3D高斯物体移除

Yonghao Zhao, Yupeng Gao, Jian Yang, Jin Xie, Beibei Wang

机构 * Nankai University（南开大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

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

AI总结 本文提出GOR-IS框架，通过分解场景为内在组件并建模光传输，实现物理一致且视觉连贯的3D物体移除，实验表明其在感知相似度和PSNR上优于现有方法。

CryoSplat: Gaussian Splatting for Cryo-EM Homogeneous Reconstruction

CryoSplat: 基于高斯点散的冷冻电镜均匀重建

Suyi Chen, Haibin Ling

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； Stony Brook University（石溪大学） ； Department of Artificial Intelligence（人工智能系） ； Westlake University（西湖大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CryoSplat，一种基于高斯点散的冷冻电镜均匀重建方法，通过整合高斯点散与冷冻电镜成像物理，实现从原始冷冻电镜粒子图像直接稳定高效地进行均匀重建。

Comments Published at ICLR 2026 (Camera-ready). Code available at https://github.com/Chen-Suyi/cryosplat