3D 视觉

TWINGS: Thin Plate Splines Warp-aligned Initialization for Sparse-View Gaussian Splatting

TWINGS: 基于薄板样条翘曲对齐的稀疏视图高斯泼溅初始化

Hyeseong Kim, Geonhui Son, Deukhee Lee, Dosik Hwang

机构 * Yonsei University（延世大学） ； Korea Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 提出TWINGS框架，利用薄板样条（TPS）对齐反投影点与三角化控制点，为3D高斯泼溅提供几何精确的初始化，从而在稀疏视图下提升场景重建的细节保留和颜色保真度。

Comments Accepted at CVPR 2026, Project page: https://sandokim.github.io/twings/

MR-Compare: A Mixed-Reality Framework for Spatially Grounded Visual Comparison of 3D Gaussian Splatting and Mesh Reconstructions with the Physical Environment

MR-Compare：用于将3D高斯点渲染和网格重建与物理环境进行空间视觉比较的混合现实框架

Changrui Zhu, Ernst Kruijff, Pengju Zhang, Simon Julier

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

AI总结 介绍MR-Compare混合现实框架，用于3D高斯点渲染和网格重建与物理环境的空间视觉比较。结合两阶段配准管道与3D滑块，评估多种重建工作流程，实现厘米级误差，提出各向异性滤波器，建立了系统级可行性。

Comments 27 pages, 12 figures. Includes the full appendix

Look Before You Edit: Attention-Guided Camera Placement and Multi-View Alignment for 3D Gaussian Splatting Editing

编辑前先观察：用于3D高斯点渲染编辑的注意力引导相机放置和多视图对齐

Jaeyeon Park, Taeho Kang, Youngki Lee

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） 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高斯点渲染编辑受固定相机限制的问题，提出LB-Edit框架。通过注意力引导相机放置确定编辑相机位置，多视图注意力对齐使视图编辑一致。实验表明该方法在多方面表现优，减少视图数量并降低延迟。

VG3S: Visual Geometry Grounded Gaussian Splatting for Semantic Occupancy Prediction

VG3S：基于视觉几何的高斯散射用于语义占用预测

Xiaoyang Yan, Muleilan Pei, Shaojie Shen

机构 * Department of Electronic and Computer Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（电子与计算机工程系，香港科学与技术大学） 纠错

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

AI总结 VG3S 通过引入视觉基础模型的几何 grounding 能力，提升语义占用预测的准确性与泛化能力。

Comments Accepted by IROS 2026

TranSplat: Instant Object Relighting in Gaussian Splatting via Spherical Harmonic Radiance Transfer

TranSplat：基于高斯点云的即时物体光照重置

Boyang Tony Yu, Yanlin Jin, Yun He, Akshat Dave, Ravi Ramamoorthi, Guha Balakrishnan

机构 * Rice University（里士大学） ； University of Maryland（马里兰大学） ； Stony Brook University（石溪大学） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

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

AI总结 TranSplat在高斯点云框架中实现物体即时准确光照重置，通过BRDF无关的辐射传输策略，利用源和目标环境图的每法线辐照比调节球谐函数外观系数，无需显式材质估计，实现视点依赖和光泽外观的处理。

Comments ICCP 2026

InstantSfM: Towards GPU-Native SfM for the Deep Learning Era

InstantSfM: 向深度学习时代迈进的GPU原生SfM

Jiankun Zhong, Zitong Zhan, Quankai Gao, Ziyu Chen, Haozhe Lou, Jiageng Mao, Ulrich Neumann, Chen Wang, Yue Wang

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

AI总结 InstantSfM通过深度约束的雅可比结构实现GPU原生SfM，解决尺度模糊问题，提升大规模场景下的效率和精度。