3D 视觉

PD-GS: Phoneme-Driven 3DGS for Audio-Driven Talking Heads

PD-GS：音素驱动的3DGS用于音频驱动的说话头生成

Ao Fu, Yi Zhou

机构 * Southeast University（东南大学） ； School of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程学院） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(title,title_cn)；Gaussian Splatting(abstract)

AI总结 针对3DGS说话头渲染的漏嘴伪影问题，提出PD-GS模型，通过LFM融合音频与音素信息，在HDTF数据集上实现最优嘴唇几何，提升神经化身的语言忠实度。

Comments Accepted to ACM MM 2026

Confidence matters: Leveraging Multi-view Geometric Priors for GS-based Reconstruction

置信度很重要：利用多视图几何先验实现基于3D高斯溅射（3DGS）的重建

Hongyu Zhou, Zorah Lähner

机构 * University of Bonn（波恩大学） ； Lamarr Institute for Machine Learning and Artificial Intelligence（拉马尔机器学习与人工智能研究所） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(title_cn,summary_cn)；Gaussian Splatting(abstract)；novel view synthesis(abstract)；分类 cs.CV、cs.GR

AI总结 该研究针对3D高斯溅射（3DGS）几何重建不佳的问题，提出融入多视图几何先验并利用其附带的置信度图加权，在标准基准及含镜面物体的复杂场景中实现了重建质量的显著提升。

RealityBridge: Bridging Editable 3D Gaussian Splatting Driving Simulations and Real-World Videos

RealityBridge: 连接可编辑3D高斯泼溅驾驶模拟与现实世界视频

Zhenhua Wu, Yun Pang, Mingkun Chang, Yuwei Ning, Liangzhi Wang, Yi Xiao, Guanbin Li

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Guangdong Key Laboratory of Information Security Technology（广东省信息安全技术重点实验室） ； Key Laboratory of Machine Intelligence and Advanced Computing, Ministry of Education（教育部机器智能与先进计算重点实验室） 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RealityBridge框架，利用多模态控制和轻量级GateNet，结合自回归长视频训练与奖励引导后训练，缩小编辑后3DGS驾驶视频的Sim-to-Real差距，提升视觉真实感和时间一致性。

Comments Under submission

G$^2$ARD-GS: Geometry-Guided Anchor-Regularized Gaussian Splatting Distillation

G$^2$ARD-GS：几何引导的锚点正则化高斯溅射蒸馏

Puyuan Zhang, Jianming Huang, Wenkai Ye, Wei Dong

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Jishu Technology Co., Ltd.（集度科技有限公司） 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高斯溅射模型基元过多导致成本高的问题，提出G$^2$ARD-GS几何引导蒸馏方法，在MatrixCity数据集上实现最优压缩性能，提升了外观适配与配准精度。

ESVR: 3D Ellipsoid-based Sparse Volume Rendering via Structure-aware Primitive Learning and Per-primitive Ray Sampling

ESVR：基于椭球的稀疏体绘制方法，通过结构感知基元学习与逐基元光线采样实现

Suemin Jeon, Youjin Kim, Jungwoo Park, Kyungryun Lee, Won-Ki Jeong

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

AI总结 针对现有3DGS方法依赖DVR图像学习导致信息损失与传递函数控制受限的问题，提出ESVR框架，结合结构感知基元学习与逐基元光线采样等技术，实现大规模稀疏体数据的高效压缩与实时高质量渲染。

Comments IEEE VIS 2026 accepted

Versatile Video Representation via Feed-Forward 2D Gaussian Splatting Tokenization

基于前馈二维高斯溅射标记化的通用视频表示

Zhenghao Chen, Zicong Chen, Lei Liu, Yiming Wu, Dong Xu

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

AI总结 本研究提出基于前馈2DGS标记化的GVT框架，通过STGE与GSP策略实现通用视频表示，在四项视频任务的多数据集评估中，其重建、压缩性能达先进水平，动作识别提升，生成性能可与MAGVIT-v2媲美。

Comments Accepted by ACM MM 2026, Rio de Janeiro, Brazil

GSBF: Gaussian Splatting for Environment-Aware Beamforming

GSBF：面向环境感知波束成形的高斯溅射

Yijie Bian, Wei Guo, Zixin Wang, Shenghui Song, Jun Zhang, Khaled B. Letaief

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)

AI总结 该研究针对传统波束成形依赖瞬时CSI导致开销高的问题，提出GSBF方法，通过3D高斯表示刻画环境，利用Bi-SG核与电磁光栅化合成波束，仿真显示其性能优于EBA且延迟更低。

CDSeg: A Renderable Gaussian Carrier for Image-to-3D Label Transfer

CDSeg：用于图像到3D标签迁移的可渲染高斯载体

Wentao Sun, Yiping Chen, Zhengsen Xu, Jonathan Li, John S. Zelek

机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； University of Calgary（卡尔加里大学） 纠错

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

AI总结 CDSeg是基于高斯溅射的跨域分割接口，无需特定任务3D分割训练，可复用2D掩码实现多视图标签迁移，在多个数据集上取得高mIoU，能快速处理大规模场景。

Comments 15 pages, 8 figures

ASTRA: Asynchronous Spatio-Temporal Reconstruction via Trajectory Alignment

ASTRA：基于轨迹对齐的异步时空重建

Junyu Zhu, Hao Zhu, Xinzhuo Zhang, Hongdong Li, Zhan Ma, Xun Cao

机构 * School of Electronic Science and Engineering, Nanjing University（南京大学电子科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 针对动态三维场景重建中多相机异步导致的问题，提出ASTRA框架，通过轨迹对齐联合优化时间偏移与三维表示，在实验中实现了显著的性能提升。

Comments We wish to withdraw this preprint because the current statistical analysis of the experimental data is incomplete and requires re-verification. We plan to submit a revised and thoroughly checked version in the near future