3D 视觉

CoMVS-GS: Collaborative Multi-View Stereo and 3D Gaussian Splatting for Surface Reconstruction

CoMVS-GS：用于表面重建的协同多视图立体与3D高斯溅射

Shihan Chen, Junjing Zhang, Qingsong Yan, Haibing Liu, Haofan Ren, Fei Deng

机构 * Wuhan University（武汉大学） ； Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） 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 CoMVS-GS结合多视图立体与3D高斯溅射，通过新的初始化方式和互监督机制优化表面重建，在室外场景提升几何精度与网格紧凑性，同时保持高渲染质量。

2Xplat: Decoupling Geometry and Appearance Modeling for Feed-Forward 3D Gaussian Splatting

2Xplat：两个专家胜过一个通才

Hwasik Jeong, Seungryong Lee, Gyeongjin Kang, Seungkwon Yang, Xiangyu Sun, Seungtae Nam, Eunbyung Park

机构 * Yonsei University（延世大学） ； Sungkyunkwan University（成均馆大学） 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2Xplat框架，通过分离几何估计与高斯生成，改进3DGS生成效果，证明模块化设计在复杂3D建模中的优势。

Comments Project page: this https URL (https://hwasikjeong.github.io/2Xplat)

QuARC-GS: Quantized Anchored Residual Coding for Compact Dynamic Scene Streaming with Gaussian Splatting

QuARC-GS：面向基于高斯溅射的紧凑动态场景流的量化锚定残差编码

Vu Trung Nghia Nguyen, Yuchen Wang, Kyung Chul Lee, Kevin C. Zhou

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

AI总结 本文提出QuARC-GS框架，用于在线动态场景重建，通过量化锚定变形和变化门控致密化策略，在保持重建质量与速度的同时，将逐帧存储压缩最多11倍。

Comments 9 pages, 5 figures, 3 tables

Depth Anything V4: Dynamic 4D Scene Reconstruction via Riemannian Flow Matching on 4D Gaussian Splatting

Depth Anything V4：基于4D高斯溅射的黎曼流匹配的动态4D场景重建

Jiaming Fan, Jian Lu, Jinling Jia, Chenbin Zhang

机构 * College of Artificial Intelligence, Nanjing University of Posts and Telecommunications（南京邮电大学人工智能学院） ； College of Automation, Nanjing University of Posts and Telecommunications（南京邮电大学自动化学院） 纠错

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

AI总结 本研究提出DAV4框架，将RFM应用于4D高斯溅射参数实现动态4D场景重建，其F分数较基线提升0.044，在相关任务上优于现有模型且无需人工标注深度标签。

GS-VLA: Plug-and-Play Viewpoint Canonicalization for Frozen VLA Policies via Gaussian Splatting

GS-VLA：基于高斯溅射的冻结VLA策略的即插即用视角规范化方法

Yechan Park, HyunJin Kim

机构 * Dankook University（檀国大学） 纠错

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

AI总结 GS-VLA是首个基于3D高斯的VLA视角规范化即插即用框架，通过轻量4M参数的3D高斯规范化器提升VLA策略视角偏移鲁棒性，无需重训即可在多维度恢复性能。