3D 视觉

Learn2Splat: Extending the Horizon of Learned 3DGS Optimization

Learn2Splat: 扩展学得3DGS优化的视野

Naama Pearl, Stefano Esposito, Haofei Xu, Amit Peleg, Patricia Gschossmann, Lorenzo Porzi, Peter Kontschieder, Gerard Pons-Moll, Andreas Geiger

机构 * University of Tübingen, Tübingen AI Center（图宾根大学，图宾根人工智能中心） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Meta Reality Labs（Meta现实实验室） 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 本文提出了一种学得优化器，通过元学习方案扩展优化视野，提升稀疏和密集视角下的重建质量与稳定性，实现零样本泛化。

Eff-WRFGS: Efficient Wireless Radiance Field Using 3D Gaussian Splatting

Eff-WRFGS：基于3D高斯点划的高效无线辐射场

Chenghong Bian, Meng Hua, Deniz Gunduz

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；NeRF(abstract,abstract_cn)；point cloud(abstract)

AI总结 本文提出Eff-WRFGS框架，利用3D高斯点划建模无线信道，通过可学习掩码优化高斯体重要性，实现存储减少和渲染加速。

Comments 5 pages, for possible IEEE journal publication

GSDrive: Reinforcing Driving Policies by Multi-mode Future Trajectory Probing with 3D Gaussian Splatting Environment

GSDrive: 通过多模式未来轨迹探查与3D高斯点散布环境强化驾驶策略

Ziang Guo, Chen Min, Xuefeng Zhang, Yixiao Zhou, Shuo Wang, Sifa Zheng, Dzmitry Tsetserukou, Zufeng Zhang

机构 * Intelligent Space Robotics Laboratory, Skolkovo Institute of Science and Technology（斯克尔科维科学与技术研究院智能空间机器人实验室） ； Research Center for Intelligent Computing Systems, SKLP, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所智能计算系统研究中心，SKLP） ； Department of Electrical and Electronic Engineering, The University of Hong Kong, China（香港大学电子与电气工程系） ； SuZhou Automotive Research Institute, Tsinghua University（清华大学苏州汽车研究院） ； School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学车辆与移动系统学院） 纠错

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

AI总结 GSDrive通过多模式轨迹探查和3D高斯点散布环境，结合模仿学习与强化学习，提升端到端自动驾驶的训练效果与鲁棒性。

Comments 2nd version

HarmoGS: Robust 3D Gaussian Splatting in the Wild via Conflict-Aware Gradient Harmonization

HarmoGS：通过冲突感知梯度和谐化实现野外鲁棒的3D高斯点云

Yulei Kang, Tianze Zhu, Jian-Fang Hu, Jianhuang Lai, Wei-Shi Zheng

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Northeastern University（东北大学） ； Guangdong Province Key Laboratory of Information Security Technology（广东省信息安全技术重点实验室） ； Key Laboratory of Machine Intelligence and Advanced Computing, Ministry of Education, China（教育部机器智能与先进计算重点实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出HarmoGS框架，通过图像空间监督和梯度优化解决野外3D高斯点云中瞬时干扰和光照导致的跨视图不一致问题，提升重建质量。

3D Skew-Normal Splatting

三维斜正态散射

Xiangru Wu, Ke Fan, Yanwei Fu

机构 * Fudan University（复旦大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Skew-Normal Splatting，通过引入可学习的斜度参数，实现对称高斯与半高斯形状的连续插值，提升边界和内部区域的建模灵活性，并改进训练稳定性。

Smart target point control for Gaussian Splatting methods

智能目标点控制用于高斯溅射方法

Pratik Singh Bisht, Andreas Kolb

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

AI总结 本文提出一种智能目标点控制方案，通过调整高斯溅射的参数以跟踪二次目标计数轨迹，确保所有方法和视图获得相等的密集化和修剪周期，实现更公平的评估。

Robust Prior-Guided Segmentation for Editable 3D Gaussian Splatting

鲁棒的先验引导分割用于可编辑的3D高斯散射

Raushan Joshi, Jean-Yves Guillemaut

机构 * University of Surrey（萨里大学） 纠错

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

AI总结 本文提出利用SAM-HQ生成准确2D掩码，通过先验引导标签重新分配实现鲁棒的3D分割，提升编辑任务的精度和效率。

Comments Accepted at IEEE International Conference on Image Processing 2026, 6 pages

EndoGSim: Physics-Aware 4D Dynamic Endoscopic Scene Simulations via MLLM-Guided Gaussian Splatting

EndoGSim: 基于多模态大语言模型的物理感知4D动态内窥镜场景模拟

Changjing Liu, Yiming Huang, Long Bai, Beilei Cui, Hongliang Ren

机构 * Department of Electronic Engineering, The Chinese University of Hong Kong (CUHK)（香港中文大学电子工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出EndoGSim框架，通过MLLM引导的高斯点散布实现内窥镜场景的物理感知重建与模拟，结合预训练分割和深度估计，提升手术模拟的真实性和准确性。

Comments Early Accepted by MICCAI 2026

3DEditSafe: Defending 3D Editing Pipelines from Unsafe Generation

3DEditSafe: 防御3D编辑流程中的不安全生成

Nicole Meng, Zheyuan Liu, Meng Jiang, Yingjie Lao

机构 * Tufts University（塔夫茨大学） ； University of Notre Dame（诺特大学） 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3DEditSafe框架，通过安全正则化约束不安全语义传播，减少3D编辑中的不安全内容生成，揭示安全与质量的权衡。