3D 视觉

Scene-Adaptive Nonlinear Tone Curves for Pseudo Ground-Truth Generation in Low-Light 3D Gaussian Splatting

面向低光照3D高斯泼溅的场景自适应非线性色调曲线伪地面真值生成

Mingzhe Lyu, Jinqiang Cui, Hong Zhang

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

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

AI总结 针对低光照3D重建中伪地面真值生成问题，提出场景自适应非线性色调曲线框架，通过两种曲线（ASE和AP3）替代线性增益，在三个基准上PSNR提升最高4.34dB。

Seeing What Matters: Perceptual Wrapper with Common Randomness for 3D Gaussian Splatting

看见重要之处：基于公共随机性的感知包装器用于3D高斯泼溅

He-Bi Yang, Jing-Zhong Chen, Yen-Kuan Ho, Sang NguyenQuang, Fan-Yi Hsu, Yun-Yu Lee, Jui-Chiu Chiang, Wen-Hsiao Peng

机构 * National Yang Ming Chiao Tung University（国立阳明交通大学） ； National Chung Cheng University（国立中正大学） 纠错

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

AI总结 针对3D高斯泼溅在内存受限和率失真优化管道中高频纹理合成困难的问题，提出一种2D感知包装器，利用伪随机高斯噪声和Wasserstein失真监督，以内容与视角相关的方式增强渲染输出，显著提升感知质量并压缩模型大小。

Comments 18 pages, 9 figures

XPR: An Extensible Cross-Platform Point-Based Differentiable Renderer

XPR：一个可扩展的跨平台基于点的可微分渲染器

Steve Rhyner, Sankeerth Durvasula, Aleksandr Kovalev, Hansel Jia, Adrian Zhao, Mrutunjayya Mrutunjayya, Nilesh Ahuja, Selvakumar Panneer, Christina Giannoula, Nandita Vijaykumar

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； Intel（英特尔） ； Max Planck Institute for Software Systems（马克斯·普朗克软件系统研究所） 纠错

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

AI总结 提出XPR框架，通过高级编程接口和模块化渲染管线，支持用少量代码实现3DGS等新方法，并利用XLA编译器跨平台运行。

A Scalable PyTorch Abstraction for Multi-GPU Gaussian Splatting

一种可扩展的多GPU高斯泼溅PyTorch抽象

Matthew Cong, Francis Williams, Jonathan Swartz, Mark Harris, Sanja Fidler, Ken Museth

机构 * NVIDIA（英伟达） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） 纠错

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

AI总结 提出一种多GPU高斯泼溅方法，通过CUDA统一内存和NVLink在算子级别分布参数，实现大规模场景重建，支持超过10亿高斯泼溅。

Comments 14 pages, 6 tables, 2 figures, and 1 listing. Includes supplementary material

TRON: Tracing Rays to Orchestrate a Neural Renderer for 3D Gaussian Reconstructions

TRON：追踪光线以编排用于3D高斯重建的神经渲染器

Or Perel, Hassan Abu Alhaija, Zian Wang, Jacob Munkberg, Matan Atzmon, Sanja Fidler, Masha Shugrina

机构 * NVIDIA（英伟达） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） 纠错

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

AI总结 提出TRON框架，结合3D高斯光线追踪与神经渲染，实现真实世界3D场景在新光照、动态物体运动、物体插入和材质编辑下的逼真可控渲染，通过内在分解先验和光线追踪辐射引导，弥合物理渲染与神经渲染的差距。

Comments Project page: https://research.nvidia.com/labs/sil/projects/tron/