3D 视觉

Splaxel: Efficient Distributed Training of 3D Gaussian Splatting for Large-scale Scene Reconstruction via Pixel-level Communication

Splaxel：通过像素级通信实现大规模场景重建的高效分布式3D高斯泼溅训练

Wenqi Jia, Zhewen Hu, Ying Huang, Yu Gong, Stavros Kalafatis, Yuke Wang, Wei Niu, Chengming Zhang, Ang Li, Sheng Di, Yuede Ji, Bo Fang, Miao Yin

机构 * Independent Researcher（独立研究者） ； Rice University（里士满大学） ； University of Georgia（佐治亚大学） ； University of Houston（休斯顿大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Argonne National Labs（阿贡国家实验室） 纠错

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

AI总结 提出Splaxel框架，通过像素级局部渲染与全局组合替代高斯同步，在保持数学一致性的同时稳定通信开销，结合可见性预测和冲突消除策略，实现大规模3DGS分布式训练加速7.6倍。

Comments 17 pages, 25 figures

FlowObject: Flow Steering for Bridging Generative Priors and Reconstruction Fidelity

FlowObject: 流引导以桥接生成先验与重建保真度

Yuchen Rao, Xuqian Ren, Yinyu Nie, Sayan Deb Sarkar, Biao Zhang, Vincent Lepetit, Friedrich Fraundorfer

机构 * Graz University of Technology Austria（奥地利格拉茨理工大学） ； Tampere University Finland（芬兰塔尔库大学） ； Technical University of Munich Germany（德国慕尼黑技术大学） ； Stanford University The United States of America（美国斯坦福大学） ； Xi’an Jiaotong University China（中国西安交通大学） ； École des Ponts ParisTech France（法国巴黎综合理工学院） 纠错

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

AI总结 提出FlowObject框架，通过双空间引导策略驱动流匹配模型的ODE轨迹，在利用生成先验完成未观测区域的同时保持与真实观测的一致性，并集成3DGS细化阶段弥合生成输出与真实感重建的差距，显著提升几何完整性和视角相关外观保真度。

Comments Project page: https://yuchenrao.github.io/projects/flowObject/flowObject.html

Hand-4DGS: Feed-Forward 3D Gaussian Splatting for 4D Hand Reconstruction from Egocentric Videos

Hand-4DGS: 用于从第一人称视频进行4D手部重建的前馈3D高斯泼溅方法

Jeongmin Bae, Seoha Kim, Marc Pollefeys, Mahdi Rad, Youngjung Uh, Taein Kwon

机构 * Yonsei University（延世大学） ； Electronics and Telecommunications Research Institute（电子电信研究院） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Microsoft Spatial AI Lab（微软空间AI实验室） ； VGG, University of Oxford（VGG，牛津大学） 纠错

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

AI总结 提出Hand-4DGS，首个前馈框架，从第一人称视频直接重建动态4D手部，利用网格引导表示和时间卷积，实现快速推理和强泛化，无需3D真值标注。

Comments Project page: https://jeongminb.github.io/hand-4dgs/

Intrinsic 4D Gaussian Segmentation from Scene Cues

内在4D高斯分割：基于场景线索

Hasan Yazar, Mohamed Rayan Barhdadi, Erchin Serpedin, Mehmet Tuncel, Hasan Kurban

机构 * Istanbul Technical University（伊斯坦布尔理工大学） ； Texas A&M University（德克萨斯农工大学） ； Hamad Bin Khalifa University（哈马德·本·哈利法大学） 纠错

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

AI总结 提出Intrinsic-GS方法，无需训练和掩码，通过构建高斯原语的亲和图并利用社区检测实现4D场景分割，在Neu3D和HyperNeRF上达到与掩码监督方法相当的精度，且速度提升12.5倍。

Comments 15 pages, 4 figures, 7 tables. Includes supplementary material. Preprint