3D 视觉

Beyond Heuristics: Learnable Density Control for 3D Gaussian Splatting

超越启发法：用于3D高斯点云的可学习密度控制

Zhenhua Ning, Xin Li, Jun Yu, Guangming Lu, Yaowei Wang, Wenjie Pei

机构 * Pengcheng Laboratory, Shenzhen（鹏城实验室，深圳） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学，深圳） 纠错

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

AI总结 本文提出LeGS框架，通过强化学习优化密度控制策略，提升3DGS在复杂场景中的重建质量和效率。

Comments 9 pages, 5 figures

ELoG-GS: Dual-Branch Gaussian Splatting with Luminance-Guided Enhancement for Extreme Low-light 3D Reconstruction

ELoG-GS：双分支高斯点云生成与亮度引导增强用于极端低光3D重建

Yuhao Liu, Dingju Wang, Ziyang Zheng

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 本文提出ELoG-GS方法，结合学习点云初始化和亮度引导色彩增强，提升极端低光环境下3D重建的几何一致性和真实感。实验表明其在NTIRE 2026挑战赛中优于基线方法，达到更高的PSNR和SSIM。

Comments Our method achieved a ranking of 9 out of 148 participants in Track 1 of the NTIRE 3DRR Challenge, as reported on the official competition website: https://www.codabench.org/competitions/13854/

BEA-GS: BEyond RAdiance Supervision in 3DGS for Precise Object Extraction

BEA-GS：超越辐射监督的3DGS精确物体提取

Alessio Mazzucchelli, Maria Naranjo-Almeida, Jorge Bustos-Sanchez, Mariella Dimiccoli, Francesc Moreno-Noguer, Jordi Sanchez-Riera, Adrian Penate-Sanchez

机构 * Arquimea Research Center（阿奎米亚研究中心） ； Institut de Robòtica i Informàtica Industrial (CSIC-UPC)（机器人与信息技术研究所（CSIC-UPC）） ； Universidad de las Palmas de Gran Canaria (IUSIANI)（Gran Canaria大学（IUSIANI）） 纠错

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

AI总结 BEA-GS通过引入两种新损失函数改进3DGS，实现更精确的物体边界分割，优于现有12种方法。

Comments CVPR 2026 Highlight

Nix and Fix: Targeting 1000x Compression of 3D Gaussian Splatting with Diffusion Models

Nix 和 Fix：通过扩散模型实现 3D 高斯散射的 1000 倍压缩

Cem Eteke, Enzo Tartaglione

机构 * 1 Chair of Media Technology, Munich Institute of Robotics ； Machine Intelligence School of Computation, Information ； Technology Technical University of Munich, 80333 Munich, Germany 2LTCI, T\'el\'ecom Paris, Institut Polytechnique de Paris, France 纠错

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 NiFi 方法，通过扩散模型实现 3DGS 在极低速率下的高质量压缩，达到 1000 倍压缩率。

UAV-Assisted Scan-to-Simulation for Landslides Using Physics-Informed Gaussian Splatting

利用物理指导的高斯点云进行滑坡扫描到模拟的无人机辅助方法

Zhenyu Liang, Jack C. P. Cheng

机构 * HKUST（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于无人机的扫描到模拟框架，通过3DGS实现逼真场景捕获与物理滑坡模拟，提升灾害预警与公众教育效果。

ConFixGS: Learning to Fix Feedforward 3D Gaussian Splatting with Confidence-Aware Diffusion Priors in Driving Scenes

ConFixGS：基于置信度感知扩散先验的学习以修复馈送式3D高斯点溅射在驾驶场景中

Rui Song, Tianhui Cai, Markus Gross, Xingcheng Zhou, Zewei Zhou, Zhiyu Huang, Olaf Wysocki, Jiaqi Ma

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） 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ConFixGS，通过置信度感知扩散先验学习修复馈送式3D高斯点溅射，提升稀疏视角驾驶场景中新型视角合成的鲁棒性，实验显示PSNR提升3.68dB，FID降低近一半。

Comments 28 pages, 12 figures

REAP: Reinforcement-Learning End-to-End Autonomous Parking with Gaussian Splatting Simulator for Real2Sim2Real Transfer

REAP：基于高斯点扩散模拟器的端到端自主泊车强化学习

Changze Li, Zhe Chen, Shaoyu Chen, Lisen Mu, Yijian Li, Yuelong Yu, Qian Zhang, Qing Su, Ming Yang, Tong Qin

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Horizon Robotics Technology Research and Development Co., Ltd.（地平线机器人技术研究与开发有限公司） 纠错

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

AI总结 本文提出REAP方法，通过高斯点扩散模拟器实现Real2Sim2Real迁移，利用SAC算法提升训练效率，结合行为克隆和软预测碰撞惩罚机制，解决极端场景下的泊车问题。

PaMoSplat: Part-Aware Motion-Guided Gaussian Splatting for Dynamic Scene Reconstruction

PaMoSplat：基于部分感知的运动引导高斯散射动态场景重建

Yinan Deng, Jianyu Dou, Jiahui Wang, Jingyu Zhao, Yi Yang, Yufeng Yue

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

AI总结 PaMoSplat通过引入部分感知和运动先验，提出一种动态高斯散射框架，提升动态场景重建的渲染质量和跟踪精度。

Comments Accepted by TCSVT. Project Url: https://pamosplat.github.io

CAGS: Color-Adaptive Volumetric Video Streaming with Dynamic 3D Gaussian Splatting

CAGS：基于动态3D高斯点云的色彩自适应体视频流媒体

Daheng Yin, Yili Jin, Jianxin Shi, Isaac Ding, Miao Zhang, Fangxin Wang, Zhaowu Huang, Cong Zhang, Jiangchuan Liu, Fang Dong

机构 * Simon Fraser University（西蒙弗雷泽大学） ； Jiangxing Intelligence Inc.（江行智能有限公司） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Nankai University（南开大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Fuzhou University（福州大学） ； Southeast University（东南大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CAGS系统，通过向量量化建立LOD并利用低分辨率参考图像校正颜色失真，提升体视频流媒体在带宽波动下的PSNR性能和渲染效率。

Comments SIGGRAPH 2026 Conference Paper. Code is available at https://github.com/yindaheng98/ColorAdaptiveGaussianSplatting

Journal ref ACM SIGGRAPH 2026

ReorgGS: Equivalent Distribution Reorganization for 3D Gaussian Splatting

ReorgGS：3D高斯散点的等效分布重新组织

Luchao Wang, Kaimin Liao, Qian Ren, Hua Wang, Zhi Chen, Yaohua Tang

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

AI总结 ReorgGS通过重新组织3D高斯散点的分布，提升梯度可访问性并减少参数耦合，从而改善模型拟合质量与渲染效率。

Turbo-GS: Accelerating 3D Gaussian Fitting for High-Quality Radiance Fields

Turbo-GS: 加速3D高斯拟合以实现高质量辐射场

Ankit Dhiman, Tao Lu, R Srinath, Emre Arslan, Angela Xing, Yuanbo Xiangli, R Venkatesh Babu, Srinath Sridhar

机构 * Indian Institute of Science（印度科学研究院） ； Brown University（布朗大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Samsung R&D Institute India - Bangalore（三星印度研发中心-班加罗尔） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(abstract,abstract_cn)；Gaussian Splatting(abstract)；3D reconstruction(abstract)；novel view synthesis(abstract)

AI总结 本文提出Turbo-GS方法，通过减少计算开销和提升学习效率加速3D高斯拟合，实现4K分辨率快速拟合并保持高质量视图渲染。

Comments Accepted to CVPR 2026. Project page: https://ivl.cs.brown.edu/research/turbo-gs

Relightable Gaussian Splatting for Virtual Production Using Image-Based Illumination

可重照明高斯点散布用于虚拟制作的基于图像的照明

Adrian Azzarelli, Nantheera Anantrasirichai, James Pollock, David R. Bull

机构 * University of Bristol, UK（英国布里斯托大学） ； Lux Aeterna, Bristol, UK（卢克斯艾特纳，布里斯托，英国） 纠错

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

AI总结 本文提出一种针对虚拟制作的3D重建与重照明框架，利用高斯点散布技术，通过已知背景图像条件重照明过程，避免使用环境映射，提高3D重建质量和可控性，方法高效且支持多种输出变量。

Thin-Client Interactive Gaussian Adaptive Streaming over HTTP/3

轻客户端交互式高斯自适应流媒体 over HTTP/3

Emanuele Artioli, Philipp Fößl, Daniele Lorenzi, Farzad Tashtarian, Mahdi Dolati, Cheng-Hsin Hsu, Christian Timmerer

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

AI总结 本文提出TIGAS框架，通过将光栅化任务卸载到后端，利用QUIC协议传输视图依赖的2D投影，减少网络延迟影响，实现低延迟的6DoF交互式3DGS流媒体。

TransmissiveGS: Residual-Guided Disentangled Gaussian Splatting for Transmissive Scene Reconstruction and Rendering

TransmissiveGS：基于残差引导的解耦高斯点散射用于透射场景重建与渲染

Zhenyu Liang, Xiao Zhang, Tianchao Li, Jack C. P. Cheng, Chi-Keung Tang

机构 * HKUST（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出TransmissiveGS框架，通过双高斯表示和延迟着色函数解耦透射场景的反射与透射，利用多视图不一致性分离反射和透射，并引入高频正则化和新合成数据集提升重建与渲染质量。

AstroSplat: Physics-Based Gaussian Splatting for Rendering and Reconstruction of Small Celestial Bodies

AstroSplat：基于物理的高斯散射用于小天体的渲染与重建

Jennifer Nolan, Travis Driver, John Christian

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出AstroSplat，一种基于物理的高斯散射框架，利用行星反射模型提升小天体表面的自主重建和光谱特性分析，通过NASA Dawn任务的真实图像验证了其在渲染性能和表面重建精度上的优势。

Comments 10 pages, 6 figures, conference

From Pixels to Primitives: Scene Change Detection in 3D Gaussian Splatting

从像素到原语：基于3D高斯散射的场景变化检测

Chamuditha Jayanga Galappaththige, Jason Lai, Timothy Patten, Donald Dansereau, Niko Suenderhauf, Dimity Miller

机构 * QUT Centre for Robotics（昆士兰大学机器人中心） ； ARIAM ； ACFR, University of Sydney（悉尼大学先进计算机研究学院） 纠错

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

AI总结 本文提出GD-DIFF方法，通过直接操作原语空间进行场景变化检测，实现多视角一致性及区分几何与外观变化，优于现有方法17%的mIoU。

Comments Project Page: https://chumsy0725.github.io/GS-DIFF/

SDTalk: Structured Facial Priors and Dual-Branch Motion Fields for Generalizable Gaussian Talking Head Synthesis

SDTalk: 结构化面部先验与双分支运动场用于通用化的高斯说话头合成

Peng Jia, Zhen Xiao, Jia Li, Xueliang Liu, Zhenzhen Hu, Lingyun Yu

机构 * Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 SDTalk通过结构化面部先验和双分支运动场，实现无需个性化训练的通用高斯说话头合成，提升视觉质量和推理效率。

Comments 5 pages, 4 figures, 4 tables

4D Neural Voxel Splatting: Dynamic Scene Rendering with Voxelized Guassian Splatting

4D神经体素溅射：基于体素化的高斯溅射的动态场景渲染

Chun-Tin Wu, Jun-Cheng Chen

机构 * National Taiwan University（国立台湾大学） ； Academia Sinica（中央研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出4D神经体素溅射方法，结合体素表示与神经高斯溅射，实现高效的动态场景建模，减少内存消耗并提升渲染质量。

Comments 10 pages, 7 figures

LagrangianSplats: Divergence-Free Transport of Gaussian Primitives for Fluid Reconstruction

LagrangianSplats: 用于流体重建的无散度传输高斯原语

Ningxiao Tao, Baoquan Chen, Mengyu Chu

机构 * School of Intelligence Science and Technology, Peking University（智能科学与技术学院，北京大学） ； Peking University（北京大学） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, Peking University（通用人工智能国家重点实验室，北京大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于无散度核的框架，通过拉格朗日3D高斯点散布实现流体重建，确保流体不可压缩性和远距离传输一致性，实验显示其在传输一致性和物理准确性上优于现有方法。