3D 视觉

Pocket-SLAM: Rendering-Area-Aware Pruning for Memory-Efficient 3DGS-SLAM

Pocket-SLAM：面向内存高效的3DGS-SLAM的渲染区域感知剪枝

Leshu Li, Jie Peng, Yang Zhao

机构 * University of Minnesota, Twin Cities（明尼苏达大学双城分校） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

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

AI总结 提出一种渲染区域感知的剪枝策略，根据高斯点对有效渲染区域的贡献进行选择性移除，在EuRoC和KITTI数据集上实现超过60%的内存减少和2倍以上的FPS提升，同时保持定位与建图精度。

Comments 2026 IEEE International Conference on Robotics and Automation(ICRA)

Geometry-Aware Style Transfer in 3D Gaussian Splatting

3D高斯泼溅中的几何感知风格迁移

Min Hyeok Bang, Jun Hyeong Kim, Seung-Wook Kim, Se-Ho Lee

机构 * Department of Computer Science and Artificial Intelligence/Center for Advanced Image Information Technology, Jeonbuk National University（全北国立大学计算机科学与人工智能系/高级图像信息技术中心） ； Division of Electronic and Communication Engineering, Pukyong National University（釜庆国立大学电子与通信工程系） 纠错

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

AI总结 提出一种几何感知风格迁移框架，通过解耦优化交替更新颜色和几何参数，并利用几何感知对比特征匹配（GCFM）将风格图像的结构特征迁移到高斯基元，实现外观与几何结构的同步迁移。

Comments 14 pages, 7 figures, accepted at ECCV 2026

Render-FM: Feedforward Model for Real-time Photorealistic Volumetric Rendering

Render-FM: 用于实时逼真体积渲染的前馈模型

Zhongpai Gao, Benjamin Planche, Meng Zheng, Anwesa Choudhuri, Van Nguyen Nguyen, Terrence Chen, Ziyan Wu

机构 * United Imaging Intelligence（联合影像智能） 纠错

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

AI总结 提出Render-FM前馈模型，直接从CT体积回归6D高斯溅射参数，实现2.8秒实时渲染，速度提升500倍，并引入解剖引导初始化提升医学图像渲染质量。

Comments Accepted by ECCV 2026

ArtiTwinSplat: Interactable Digital Twin Reconstruction via Gaussian Splatting from RGB-D videos

ArtiTwinSplat：基于RGB-D视频的高斯泼溅实现可交互数字孪生重建

Pranjal Mishra, René Zurbrügg, Max Wilder-Smith, Marco Hutter, Marc Pollefeys, Zuria Bauer, Hermann Blum

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； Microsoft（微软） ； University of Bonn（波恩大学） 纠错

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

AI总结 提出ArtiTwinSplat框架，利用3D高斯泼溅从RGB-D视频自动构建可交互的铰接物体数字孪生，无需CAD模型或人工标注，支持实时渲染与交互操作。

Comments Presented at the ICRA 2026 Workshop on Advances and Challenges in AI-Driven Automation and Robotic System Integration with Digital Twins, Vienna, June 2026

FLUX3D: High-Fidelity 3D Gaussian Generation with Diffusion-Aligned Sparse Representation

FLUX3D: 基于扩散对齐稀疏表示的高保真3D高斯生成

Haorui Ji, Weizhe Liu, Hongdong Li, Hengkai Guo

机构 * The Australian National University（澳大利亚国立大学） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

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

AI总结 提出FLUX3D框架，通过扩散对齐结构化潜变量（DA-SLAT）和稀疏结构感知扩散变压器（SMDiT）解决稀疏体素表示中高频细节丢失和跨模态对齐问题，实现高保真图像到3D高斯生成。

SignNet-1M: Large-Scale Multilingual Sign Language Video Dataset with Downstream Benchmarks

SignNet-1M：大规模多语言手语视频数据集及下游基准

Zhewen He, Junyi Hu, Haomian Huang, Zhenhua Li, Yu-Shen Liu, Yi Fang

机构 * New York University Abu Dhabi（纽约大学阿布扎比分校） ； ChatSign Technology（ChatSign 技术公司） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 提出SignNet-1M，通过3D高斯泼溅、扩散模型和后期渲染增强合成多样化手语视频，提升模型在跨视角、背景和身份等分布偏移下的泛化能力。

Comments 25 pages. Accepted to ECCV 2026

FLAT: Feedforward Latent Triangle Splatting for Geometrically Accurate Scene Generation

FLAT: 前馈潜在三角形泼溅用于几何精确的场景生成

Orest Kupyn, Goutam Bhat, Philipp Henzler, Fabian Manhardt, Christian Rupprecht, Federico Tombari

机构 * Google Research（谷歌研究院） ； University of Oxford, Visual Geometry Group（牛津大学视觉几何组） ； TU Munich（慕尼黑工业大学） 纠错

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

AI总结 提出FLAT方法，首次从视频扩散潜在表示中直接解码三角形泼溅，通过射线中心旋转参数化和乘积窗口函数解决梯度流问题，在保持视觉质量的同时显著提升几何精度。

3DCarGen: Scalable 3D Car Generation via 3D-consistent Multi-view Synthesis

3DCarGen: 通过3D一致的多视图合成实现可扩展的3D汽车生成

Hongli Xiao, Youjian Zhang, Yaohui Jin, Xiaoguang Ren, Wenjing Yang, Long Lan

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Academy of Military Science（军事科学院） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； College of Computer Science and Technology, National University of Defense Technology（国防科技大学计算机学院） 纠错

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

AI总结 提出3DCarGen框架，利用多视图扩散模型和3D高斯泼溅，从单张真实图像生成任意数量3D一致的多视图，并通过颜色-法线联合优化重建高质量3D汽车模型。

Deep Learning Approaches for 3D Medical Scene Completion: From Geometric Modeling to Generative Paradigms

三维医学场景补全的深度学习方法：从几何建模到生成范式

Afifa Khaled, Said Jadid Abdulkadir, Majdy Mohamed Eltayeb Eltahir

机构 * Universiti Teknologi PETRONAS（马来西亚国油科技大学） ； King Khalid University（哈立德国王大学） 纠错

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

AI总结 本文系统综述了2016-2026年间三维场景补全技术的演进，从SSCNet的体素语义补全到结合扩散先验与高斯泼溅的实时渲染新范式，讨论了多种表示范式并提出了分类法，最后给出了未来研究方向。

WorldOlympiad: Can Your World Model Survive a Triathlon?

WorldOlympiad：你的世界模型能经受铁人三项考验吗？

Yuke Zhao, Wangbo Zhao, Weijie Wang, Zeyu Zhang, Dakai An, Akide Liu, Yinghao Yu, Jiasheng Tang, Fan Wang, Wei Wang, Bohan Zhuang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴达摩院） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Monash University（莫纳什大学） ； TRE, Alibaba Group（阿里巴巴TRE） 纠错

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

AI总结 提出WorldOlympiad基准，从物理忠实性、几何一致性和交互保真度三个维度诊断视频世界模型，揭示现有模型在物理推理、3D一致性和长程交互方面的显著不足。

Comments Project Page: https://alibaba-damo-academy.github.io/WorldOlympiad/, Code: https://github.com/alibaba-damo-academy/WorldOlympiad