3D 视觉

ATSplat: Compact Feed-forward 3D Gaussian Splatting with Adaptive Token Expansion

ATSplat：具有自适应令牌扩展的紧凑型前馈3D高斯点渲染

In Cho, Jeonghwan Cho, Mijin Yoo, Gim Hee Lee, Seon Joo Kim

机构 * Yonsei University（延世大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 研究针对现有前馈3DGS方法不足，提出ATSplat框架。通过自适应3D令牌恢复自适应分配能力，先提升深度等形成场景支架，再回归高斯并解耦放置，还用模块预测不确定性分数并扩展令牌。实验表明其实现高质量渲染且减少高斯数量，提升效率。

Comments Project page is at: https://join16.github.io/page-atsplat

3D Gaussian Splatting against Moving Objects for High-Fidelity Street Scene Reconstruction

针对移动物体的3D高斯散射用于高保真的街道场景重建

Peizhen Zheng, Dongjing Jiang, Qingchong Jiao, Redouane EL Bouchtaoui, Flynnwell Jianfei Zhang

机构 * Ontario Knowledge Intelligence Centre, Canada（加拿大安大略知识智能中心） ； Canadian Institute of Interscience, Canada（加拿大跨学科科学研究所） ； DeepCox Intelligence, Canada（加拿大DeepCox智能科技公司） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title)；3DGS(abstract,abstract_cn)；3D reconstruction(abstract)；point cloud(abstract)

AI总结 本文提出了一种新的3D高斯点分布方法，通过自适应透明机制消除移动物体并保留高保真静态场景细节，结合迭代优化提升几何精度和纹理表现。

Comments arXiv admin note: This paper has been withdrawn by arXiv due to unverifiable authorship and affiliation

InnerGS: Internal Scenes Reconstruction and Segmentation via Factorized 3D Gaussian Splatting

InnerGS: 通过因子化3D高斯喷射实现内部场景重建与分割

Shuxin Liang, Yihan Xiao, Wenlu Tang

机构 * University of Alberta（阿尔伯塔大学） ； Sichuan University（四川大学） 纠错

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

AI总结 InnerGS通过因子化3D高斯喷射实现内部场景的高效重建与文本引导分割

Diff2DGS: Reliable Reconstruction of Occluded Surgical Scenes via 2D Gaussian Splatting

Diff2DGS: 通过2D高斯点散布实现遮挡手术场景的可靠重建

Tianyi Song, Danail Stoyanov, Evangelos Mazomenos, Francisco Vasconcelos

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

AI总结 Diff2DGS通过两阶段框架提升遮挡手术场景的3D重建精度，结合扩散模型和可学习变形模型，实现更准确的几何和外观重建。

Comments This work has been accpeted by the IEEE Robotics and Automation Letters(RA-L)

DAV-GSWT: Diffusion-Active-View Sampling for Data-Efficient Gaussian Splatting Wang Tiles

DAV-GSWT：基于扩散优先的主动视角采样用于数据高效的高斯溅射瓦片

Rong Fu, Jiekai Wu, Yee Tan Jia, Yang Li, Xiaowen Ma, Wangyu Wu, Simon Fong

机构 * University of Macau（澳门大学） ； Juntendo University（立命馆大学） ； Tongji University（同济大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of Liverpool（利物浦大学） 纠错

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

AI总结 本文提出DAV-GSWT框架，利用扩散先验和主动视角采样，从少量输入观测合成高保真高斯溅射瓦片，减少数据需求并保持视觉质量和交互性能。

Comments 16 pages, 7 figures

SONG: A Photorealistic 3D Gaussian Simulation Platform for Benchmarking Social Navigation

SONG：用于基准测试社会导航的逼真3D高斯模拟平台

Weiqi Huang, Dianyi Yang, Jiaxin Li, Shuangyi Dong, Hao Xu, Zan Wang, Wei Liang

机构 * School of Computer Science & Technology, Beijing Institute of Technology（北京理工大学计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 研究针对社会导航模拟平台不足的问题，介绍了基于3D高斯点云渲染的SONG平台，利用其进行场景和化身表示等，还策划了SONG-Bench及评估套件，通过评估发现相关问题，证明微调数据可提高现实环境成功率，为研究提供测试平台。