3D 视觉

Leveraging NeRF-Rendered Images for 3D Gaussian Splatting

利用NeRF渲染图像进行3D高斯泼溅

Mizuki Morikawa, Yuta Shimizu, Chunyu Li, Yusuke Monno, Masatoshi Okutomi

机构 * Institute of Science Tokyo（东京科学研究所） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：NeRF(title,title_cn)；3DGS(summary_cn,abstract)；Gaussian Splatting(title,abstract)；novel view synthesis(abstract)

AI总结 提出利用NeRF渲染图像辅助3DGS训练，通过去除瞬态物体和生成鸟瞰视图，结合扩散增强，在保持3DGS速度的同时提升街景渲染质量。

Comments ICIP 2026

Liquid Neural Networks as a Drop-in Continuous-Time Deformation Field for Dynamic 3D Gaussian Splatting

液态神经网络作为动态3D高斯泼溅的即插即用连续时间变形场

Mingzhao Li, Arghya Pal, Guan Yuan Tan

机构 * Monash University（莫纳什大学） 纠错

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

AI总结 提出用液态神经网络（LNN）的闭式连续时间（CfC）单元替代MLP，构建显式连续时间变形场，在动态场景重建中匹配或超越MLP基线，尤其擅长高频关节运动。

LEGS: Laplacian-Enhanced Gaussian Splatting with a Nonlinear Weighted Loss

LEGS: 拉普拉斯增强的高斯泼溅与非线性加权损失

Yongfei Guo, Qizhou Huo, Xuan Sun, Yuanhao Gong

机构 * Changchun Institute of Optics, Fine Mechanics and Physics, Chinese Academy of Sciences（中国科学院长春光学精密机械与物理研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 提出LEGS方法，利用二阶拉普拉斯结构引导和非线性权重函数改进高斯泼溅的损失函数，在保持渲染管线不变的情况下提升结构感知优化，在Tanks&Temples和Mip-NeRF360数据集上PSNR最高提升1.68 dB。

QuadVerse: An Integrated Framework Aligning Visual-Physical Reality for Quadruped Simulation

QuadVerse：一种对齐视觉-物理现实用于四足仿真的集成框架

Yuxiang Chen, Yuanhao Wang, Ziheng Zhang, Meng Zhang, Yu Liu, Yufei Jia, Tiancai Wang, Erjin Zhou, Jin Xie

机构 * Nanjing University（南京大学） ； BUPT（北京邮电大学） ； DEXMAL ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 提出QuadVerse框架，通过重建场景校准视觉、物理和致动器，利用3DGS和接触校准减少仿真到现实的差距，实现零样本视觉导航策略部署。

MaterialClusterGS: Palette-Based Material Decomposition and Physically-Based Relighting with 2D Gaussian Splatting

MaterialClusterGS: 基于调色板的材质分解与基于物理的2D高斯泼溅重光照

Hao Zhang, Ang Li, Boyan Du, Junke Zhu, Fei Zhu, Meng Gai, Zhangjin Huang, Guoping Wang, Sheng Li

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

AI总结 提出MaterialClusterGS框架，通过共享BRDF原型调色板和连续空间材质场，实现2D高斯泼溅的物理重光照与材质编辑，解决逐基元分解的不一致问题。

Leveraging 2D Priors and SDF Guidance for Dynamic Urban Scene Rendering

利用2D先验和SDF引导进行动态城市场景渲染

Siddharth Tourani, Jayaram Reddy, Akash Kumbar, Satyajit Tourani, Nishant Goyal, Madhava Krishna, N. Dinesh Reddy, Muhammad Haris Khan

机构 * IIIT Hyderabad（海得拉尔印度理工学院） ； MBZUAI（穆罕默德·本·拉希德智能研究院） ； University of Heidelberg（海德堡大学） ； VLM Run ； IIT Kharagpur（克达尔理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出结合2D对象无关先验与SDF表示的方法，用于动态城市场景渲染，无需LiDAR数据，提升几何精度和变形建模能力。

Comments Accepted at ICCV-2025, project page: https://dynamic-ugsdf.github.io/

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), 2025