视觉与机器人
三维重建、NeRF、Gaussian Splatting、点云和空间智能。
基于自适应核平滑的鲁棒3DGS SLAM
机构 * Xinjiang University（新疆大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Southwest University of Political Science and Law（西南政治科学法学院） ； Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学） ； Yantai University（烟台大学）
专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(title,title_cn)；分类 cs.CV
AI总结 针对3DGS-SLAM中渲染质量主导跟踪精度的传统观念，提出通过平滑核策略增强光栅化过程对参数误差的鲁棒性，从而稳定相机位姿跟踪，并设计了CB-KNN方法自适应调整局部高斯参数，实验证明在保持建图质量的同时显著提升跟踪鲁棒性和精度。
GaussLite：面向实时机器人建图的任务条件化3D高斯泼溅
机构 * Aerospace Controls Laboratory, MIT（麻省理工学院航空航天控制实验室）
专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(summary_cn,abstract)；Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.RO
AI总结 提出GaussLite，一种任务驱动的3DGS建图系统，通过自然语言任务规范调节表示密度，利用LLM解析器提取目标并实时生成像素级相关性掩码，在有限资源下实现实时建图，ROI PSNR提升约2.72 dB。
3D高斯溅射的即插即用感知优化
机构 * Apple（苹果公司） ； Tandon School of Engineering, New York University（纽约大学坦登工程学院）
专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(summary_cn,abstract)；Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 针对3DGS依赖像素级损失导致模糊的问题，提出正则化Wasserstein损失WD-R，通过大规模人类主观实验验证其在纹理恢复和感知指标上的优势，并推广到多种框架和场景压缩任务。
Comments Accepted as a conference paper at ECCV'26. Project page: https://apple.github.io/ml-perceptual-3dgs
AugSplat: 基于辐射场信息的高斯泼溅用于稀疏视图设置
机构 * Google（谷歌） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；NeRF(abstract,abstract_cn)；3D vision(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 针对稀疏视图下高斯泼溅对初始几何敏感的问题，提出AugSplat，利用辐射场合成新视角图像作为辅助监督，提升重建质量并保持实时渲染。
Comments 9 pages, 5 figures
Proxy-GS：结构化3D高斯泼溅中训练与推理的统一遮挡先验
机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Sichuan University（四川大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；3DGS(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV
AI总结 提出Proxy-GS，利用快速代理系统生成精确遮挡深度图，在训练中引导表面致密化、在推理中剔除冗余高斯体，实现2.5倍以上加速并提升渲染质量。
Comments Project page: https://visionary-laboratory.github.io/Proxy-GS
GRay: 接近 Splats 速度的光线追踪 3D 高斯
专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(summary_cn,abstract)；Gaussian Splatting(abstract)；分类 cs.GR
AI总结 提出 GRay，一种快速 3D 高斯光线追踪器，通过利用光线追踪的对数级图元缩放特性，在密集小高斯场景中实现接近 3DGS 的渲染和优化速度。
Comments 12 pages plus supplementary material, 33 pages total; Proceedings of the ACM on Computer Graphics and Interactive Techniques, I3D 2026
Journal ref Proc. ACM Comput. Graph. Interact. Tech. 9, 1, Article 14, 19 pages, 2026
AEGIR: 使用高斯泼溅法对室内逆渲染中的面光源进行建模
机构 * University of Tübingen（图宾根大学）
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；novel view synthesis(abstract)；分类 cs.CV、cs.GR
AI总结 提出AEGIR框架，在可重光照高斯泼溅表示中显式建模局部面光源，通过可微延迟渲染管线结合多重重要性采样与正则化，实现更一致的照明与材质分解，提升局部光照场景的重光照效果。
Comments Project page: https://darkgeekms.github.io/projects/aegir
SPFSplatV2: 基于稀疏视图的高效自监督无姿态3D高斯泼溅
机构 * Department of Electrical and Electronic Engineering, Imperial College London（伦敦帝国理工学院电气与电子工程系）
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；novel view synthesis(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出SPFSplatV2，一种从稀疏多视图图像进行3D高斯泼溅的前馈框架，无需真实姿态，通过共享特征提取、掩码注意力机制和重投影损失实现高效姿态估计和新视图合成，在域内外均达到最先进性能。
SpectralSplats: 通过谱矩监督实现鲁棒的可微跟踪
机构 * Technion - Israel Institute of Technology（以色列理工学院） ； NVIDIA（英伟达）
专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(abstract,abstract_cn)；Gaussian Splatting(abstract)；novel view synthesis(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出SpectralSplats框架，通过将优化目标从空间域转移到频率域，利用全局复正弦特征（谱矩）构建全局吸引域，解决3D高斯泼溅跟踪中因严重错位导致的梯度消失问题，并设计频率退火策略实现从全局凸性到精确空间对齐的平滑过渡。
Comments Accepted to ECCV 2026. Project page: https://avigailco.github.io/SpectralSplats/
基于正则化分数蒸馏采样的鲁棒3D掩膜部分级编辑在3D高斯泼溅中的应用
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出RoMaP框架，通过3D几何感知标签预测生成鲁棒3D掩膜，并引入正则化SDS损失（含SLaMP编辑的L1锚点损失），实现精确且大幅度的局部3D高斯编辑。
Comments Accepted to ICCV 2025
PointSplat: 通过以人为中心的预测实现紧凑的高斯泼溅
机构 * State Key Lab of CAD&CG, Zhejiang University（浙江大学CAD&CG国家重点实验室） ； ByteDance（字节跳动） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳））
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title)；分类 cs.CV
AI总结 提出PointSplat，一种以人为中心的方法，直接从输入点集推断高斯原语，通过3D空间预测减少冗余，实现紧凑表示和高质量新视角渲染。
Comments Project Page: https://zju3dv.github.io/pointsplat
基于物理的机器人交互的遮挡鲁棒多对象解耦
机构 * Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院）
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(abstract)；3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出一种无掩码方法，从稀疏遮挡视角实现无损多对象3D重建，通过MPM模拟实现物理合理的机器人交互，核心是利用联合SDS过程结合扩散先验实现对象解耦。
Comments 7 pages, 6 figures
基于预测可微渲染的视频动态学习
机构 * Dartmouth College（达特茅斯学院） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴达摩院） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Westlake University（西湖大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Ant Group（蚂蚁集团）
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(abstract)；3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出预测可微渲染（PDR）框架，通过2D高斯表示的轻量适配器PredGS和CUDA加速渲染器predgsplat，结合L1和SSIM损失优化，在离散像素与连续表示间架桥，显著提升视频预测的细节保真度和准确性。
Comments Accepted by ECCV 2026. 18 pages, 5 figures, 11 tables
3D高斯散点的本征分解与编辑
机构 * Inria, Université Côte d’Azur（法国国家信息与自动化研究所，蔚蓝海岸大学） ； Cambridge University（剑桥大学）
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(abstract)；分类 cs.GR
AI总结 提出将本征分解扩展到高斯散点辐射场的方法，通过独立高斯基元、数据驱动优化和单图纹理编辑实现场景的材质与光照分离及编辑。
Comments 18 pages
Journal ref Proc. ACM Comput. Graph. Interact. Tech. 9, 1, Article 10 (May 2026), 18 pages
可编辑的基于物理的光线追踪高斯辐射场反射
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(abstract)；分类 cs.GR
AI总结 提出一种基于3D高斯泼溅的方法，通过提取漫反射和镜面反射缓冲区，结合路径追踪和快速光线追踪算法，实现可编辑的物理基镜面反射，支持多跳反射和粗糙度编辑。
Comments 12 pages plus supplementary material, 20 pages total; SIGGRAPH Asia 2025 Conference Papers
Journal ref Proceedings of ACM SIGGRAPH Asia 2025 Conference Papers, Article 201, 12 pages, 2025
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