3D 视觉

LocusGS: Spatially Grounded Tokens for Feed-Forward 3D Gaussian Splatting

LocusGS：用于前馈三维高斯溅射的空间锚定令牌

Wenyu Li, Sidun Liu, Tongrui Hu, Peng Qiao, Yong Dou

机构 * National University of Defence Technology（国防科技大学） 纠错

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

AI总结 LocusGS为前馈3DGS的高斯查询添加三维锚定状态，提升查询空间连贯性，在相同高斯预算下改善新视图合成的渲染质量。

Scene-Agnostic Object-Centric Representation Learning for 3D Gaussian Splatting

面向3D高斯散射的场景无关物体感知表示学习

Tsuheng Hsu, Guiyu Liu, Juho Kannala, Janne Heikkilä

机构 * Aalto University（阿尔托大学） ； University of Oulu（奥卢大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种场景无关的物体感知监督方案，通过预训练的slot attention基Global Object Centric Learning模块，学习一致的物体代码本，提升3DGS的表示结构和泛化能力。

GS$^{2}$CI: Robust Gaussian Splatting For Snapshot Compressive Imaging via Large Vision Model Priors

GS²CI：基于大视觉模型先验的快照压缩成像鲁棒高斯溅射方法

Yanming Yang, Chenxi Song, Ping Wang, Xin Yuan, Chi Zhang

机构 * Westlake University（西湖大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对快照压缩成像的三维重建难题，提出结合三维高斯溅射与大视觉模型先验的框架，引入专属致密化策略提升稳定性，在多基准实验中实现了最优整体性能。

Splat-based Metal Artifact Reduction in Cone-Beam CT via Polychromatic Modeling

基于多色建模的锥束CT中基于Splat的金属伪影减少方法

Kiseok Choi, Inchul Kim, Jaemin Cho, Hyeongjun Cho, Min H. Kim

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 提出一种集成多色X射线投影模型等的Gaussian Splatting框架，无需手动金属掩码，联合优化参数与光谱，发布相关数据集，在CBCT金属伪影减少上性能优于现有最优方法。

Journal ref Computer Graphics forum, Volume 45 (2026), Number 2

ProbSplat: Efficient Probabilistic Hardware for Gaussian Splatting in 3D Scene Reconstruction

ProbSplat：面向三维场景重建中高斯溅射的高效概率硬件

Siddarth Gottumukkula, M P Samartha, Vedant Pahariya, Priyanshi Jain, Amit Ranjan Trivedi, Priyesh Shukla

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

AI总结 本文提出一种存算一体启发的概率硬件ProbSplat，可独立控制高斯混合分量的均值与方差，在三维场景重建中实现低复杂度、低功耗的高斯溅射计算，获21.99dB PSNR的重建保真度，适用于边缘端AR/VR与机器人场景。

Comments Accepted for publication in the 2026 IEEE Computer Society Annual Symposium on VLSI (ISVLSI)

HumanoidVLN: A Physics-Grounded Simulator and Benchmark for Vision-Language Navigation Across Diverse Humanoid Embodiments

HumanoidVLN：面向多种人形机器人形态的基于物理的视觉语言导航模拟器与基准

Quan-Dung Pham, Anh Dao, The-Anh Nguyen, Minh Nguyen-Dinh, Phuong Nam Dang, Tri Pham, Hung Tran, Bach Dao, Tuyen P. Le, Truong Nguyen, Quan Nguyen

机构 * VinMotion, Inc.（VinMotion公司） ； University of Southern California（南加州大学） 纠错

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

AI总结 本研究针对人形机器人VLN的物理约束与形态差异问题，提出基于NVIDIA Isaac Sim的HumanoidVLN模拟器与基准，验证其与多种模型、机器人的兼容性，实验揭示了VLN模型、控制器与人形形态的交互关系。