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3D 视觉

三维重建、NeRF、Gaussian Splatting、点云和空间智能。

共收录 3116 信号源:cs.CV, cs.GR, cs.RO

1. Gaussian Splatting 3116 篇

2210.00379 2026-06-15 cs.CV 95%

NeRF: Neural Radiance Field in 3D Vision: A Comprehensive Review (Updated Post-Gaussian Splatting)

NeRF: 3D视觉中的神经辐射场:全面综述(更新后Gaussian Splatting发布后)

Kyle Gao, Yina Gao, Hongjie He, Dening Lu, Linlin Xu, Jonathan Li

机构 * Faculty of Engineering, University of Toronto(多伦多大学工程学院) Department of Geomatics Engineering, University of Calgary(卡尔加里大学测绘工程系)

专题命中 Gaussian Splatting :Gaussian Splatting(title,title_cn);NeRF(title,title_cn);3D vision(title);novel view synthesis(abstract)

AI总结 本文综述了NeRF在过去五年的研究,涵盖了在Gaussian Splatting出现前和后的发展,总结了NeRF在新颖视角合成和3D隐式和混合表示神经场学习中的应用和贡献。

Comments Updated Post-Gaussian Splatting

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2606.09034 2026-06-09 cs.CV 新提交 95%

Leveraging NeRF-Rendered Images for 3D Gaussian Splatting

利用NeRF渲染图像进行3D高斯泼溅

Mizuki Morikawa, Yuta Shimizu, Chunyu Li, Yusuke Monno, Masatoshi Okutomi

机构 * Institute of Science Tokyo(东京科学研究所)

专题命中 Gaussian Splatting :NeRF(title,title_cn);3DGS(summary_cn,abstract);Gaussian Splatting(title,abstract);novel view synthesis(abstract)

AI总结 提出利用NeRF渲染图像辅助3DGS训练,通过去除瞬态物体和生成鸟瞰视图,结合扩散增强,在保持3DGS速度的同时提升街景渲染质量。

Comments ICIP 2026

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2605.12437 2026-05-13 cs.CV 94%

3D Gaussian Splatting for Efficient Retrospective Dynamic Scene Novel View Synthesis with a Standardized Benchmark

基于3D高斯点划的高效回顾性动态场景新视角合成与标准化基准

Yunxiao Zhang, Suryansh Kumar

机构 * Visual and Spatial AI Lab(视觉与空间人工智能实验室) VCCM Section College of PVFA(VCCM学院光电工程学院) Department of ECEN(电子工程系) Department of CSCE(计算机科学与工程系) Texas A&M University(德克萨斯A&M大学)

专题命中 Gaussian Splatting :NeRF(summary_cn,abstract);3DGS(summary_cn,abstract);Gaussian Splatting(title,abstract);novel view synthesis(title,abstract)

AI总结 本文提出基于同步多视角动态场景的3D高斯点划方法,无需时间耦合约束即可实现高效回顾性动态场景新视角合成,并构建了标准化的动态多视角数据集框架以支持可重复的NeRF和3DGS研究。

Comments Accepted for publication at CVPR 2026; 4D World Models Workshop. Draft info: 14 pages, 4 figures, 8 tables

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2604.14706 2026-04-17 cs.CV 94%

NG-GS: NeRF-Guided 3D Gaussian Splatting Segmentation

NG-GS: 基于NeRF引导的3D高斯点云分割

Yi He, Tao Wang, Yi Jin, Congyan Lang, Yidong Li, Haibin Ling

机构 * Key Laboratory of Big Data and Artificial Intelligence in Transportation, Ministry of Education(交通大数据与人工智能联合实验室,教育部) School of Computer and Information Technology, Beijing Jiaotong University(北京交通大学计算机与信息学院) Department of Artificial Intelligence, Westlake University(西湖大学人工智能学院)

专题命中 Gaussian Splatting :NeRF(title,title_cn);Gaussian Splatting(title,abstract);3DGS(abstract,abstract_cn);novel view synthesis(abstract)

AI总结 本文提出NG-GS框架,通过掩码方差分析识别边界模糊的高斯点,利用RBF插值和多分辨率哈希编码构建连续特征场,结合NeRF模块实现高质量3D高斯点云分割。

Comments Accepted to CVPR 2026 (Highlight)

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2505.00737 2025-05-05 eess.IV cs.AI cs.CV 93%

A Survey on 3D Reconstruction Techniques in Plant Phenotyping: From Classical Methods to Neural Radiance Fields (NeRF), 3D Gaussian Splatting (3DGS), and Beyond

Jiajia Li, Xinda Qi, Seyed Hamidreza Nabaei, Meiqi Liu, Dong Chen, Xin Zhang, Xunyuan Yin, Zhaojian Li

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Michigan State University(电气与计算机工程系,密歇根州立大学) Department of Systems and Information Engineering & Link Lab, University of Virginia(系统与信息工程系及Link实验室,弗吉尼亚大学) Department of Statistics and Probability, Michigan State University(统计与概率系,密歇根州立大学) School of Chemistry, Chemical Engineering and Biotechnology, Nanyang Technological University(化学、化工与生物技术学院,南洋理工大学) Department of Agricultural and Biological Engineering, Mississippi State University(农业与生物工程系,密西西比州立大学) Department of Mechanical Engineering, Michigan State University(机械工程系,密歇根州立大学)

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

Comments 17 pages, 7 figures, 4 tables

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2607.05598 2026-07-08 cs.GR cs.CV 新提交 93%

SSA-3DGS: Unsupervised Removal of Screen-Space Artifacts for 3D Gaussian Splatting

SSA-3DGS:用于3D高斯点渲染的屏幕空间伪影无监督移除

Kristof Overdulve, Lode Jorissen, Nick Michiels

机构 * Digital Future Lab, Flanders Make, Hasselt University(数字未来实验室,弗拉芒制造,哈塞尔特大学)

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

AI总结 针对3D高斯点渲染中屏幕空间伪影问题,提出SSA-3DGS无监督框架,利用视图几何一致性,联合优化3D场景与2D叠加,在合成及真实数据集上,相比同条件3DGS提高重建保真度9dB PSNR,且保留伪影。

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2606.03120 2026-06-03 cs.CV 93%

KC-3DGS: Kurtosis-Constrained Gaussian Splatting for High-Fidelity View Synthesis

KC-3DGS: 基于峰度约束的高斯泼溅用于高保真视图合成

Vivekjyoti Banerjee, Abhay Yadav, Rama Chellappa, Aniket Roy

机构 * Johns Hopkins University(约翰霍普金斯大学) NEC Labs America(NEC美国实验室)

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

AI总结 提出KC-3DGS,通过在小波域添加多尺度对齐损失、峰度集中损失和跨频带协方差惩罚,增强3DGS的感知质量,尤其改善稀疏视图下的高频细节和结构伪影。

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2608.01186 2026-08-04 cs.CV 新提交 93%

QuerySplat: Decoupling Geometry and Appearance Representations in 3DGS Prediction

QuerySplat:解耦3DGS预测中的几何与外观表示

Yinglong Li, Donghui Shen, Xiaoyu Zhang, Zhichao Ye, Hongyu Wu, Aimin Hao, Guofeng Zhang, Haomin Liu

机构 * Inspatio

专题命中 Gaussian Splatting :3DGS(title,title_cn);Gaussian Splatting(abstract);3D reconstruction(abstract);novel view synthesis(abstract)

AI总结 QuerySplat是解耦3DGS几何与外观表示的前馈框架,通过双分支解码器缓解模糊问题,在DL3DV基准上实现SOTA新视图合成,PSNR较基线显著提升。

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2607.26595 2026-07-30 cs.CV 新提交 93%

SpatialQ: Understanding 3D Gaussian Splatting Scene Quality via Visual-based MLLM

SpatialQ:基于视觉的多模态大语言模型(MLLM)理解3D Gaussian Splatting场景质量

Jingxuan Su, Shenglin Wang, Tiesong Zhao, Ge Li, Wei Gao

机构 * Peking University(北京大学) Peng Cheng Laboratory(鹏城实验室) Fuzhou University(福州大学)

专题命中 Gaussian Splatting :Gaussian Splatting(title,title_cn);3DGS(summary_cn,abstract);point cloud(abstract);novel view synthesis(abstract)

AI总结 针对3DGS场景质量评估的局限,本文提出SpatialQ框架,通过VGGT编码器与Qwen-MLLM实现结构感知的多模态质量评估,解决传统IQA仅依赖2D线索的问题。

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2407.09510 2026-06-10 cs.CV 93%

3DGS.zip: A survey on 3D Gaussian Splatting Compression Methods

3DGS.zip:3D高斯散射压缩方法综述

Milena T. Bagdasarian, Paul Knoll, Yi-Hsin Li, Florian Barthel, Anna Hilsmann, Peter Eisert, Wieland Morgenstern

机构 * Fraunhofer HHI(弗劳恩霍夫研究所汉诺威研究所) Humboldt-Universität zu Berlin(柏林洪堡大学) Technische Universität Berlin(柏林技术大学)

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

AI总结 本文综述了3DGS压缩方法,探讨了压缩与紧缩技术,旨在提高3DGS的效率和实用性,通过减少文件大小和高斯数量来优化质量和性能。

Comments 3D Gaussian Splatting compression survey; 3DGS compression; updated discussion; new approaches added; new illustrations

Journal ref Computer Graphics Forum, Volume 44, Issue 2 (2025)

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2601.14821 2026-05-25 cs.CV 93%

POTR: Post-Training 3DGS Compression

POTR:训练后3DGS压缩

Bert Ramlot, Martijn Courteaux, Peter Lambert, Glenn Van Wallendael

机构 * IDLab-MEDIA research group(IDLab-MEDIA研究组) Ghent University(根特大学) imec

专题命中 Gaussian Splatting :3DGS(title,title_cn);NeRF(abstract,abstract_cn);Gaussian Splatting(abstract);novel view synthesis(abstract)

AI总结 提出POTR后训练压缩框架,通过改进的3DGS光栅化器高效剪枝和重算光照系数,实现2-4倍剪枝率和1.5-2倍推理加速,在率失真和速度上优于现有方法。

Comments 15 pages, 12 figures. Submitted to IEEE TCSVT, under review

Journal ref IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology (TCSVT), 2026

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2504.01960 2025-04-03 cs.CV cs.LG 93%

Diffusion-Guided Gaussian Splatting for Large-Scale Unconstrained 3D Reconstruction and Novel View Synthesis

Niluthpol Chowdhury Mithun, Tuan Pham, Qiao Wang, Ben Southall, Kshitij Minhas, Bogdan Matei, Stephan Mandt, Supun Samarasekera, Rakesh Kumar

专题命中 Gaussian Splatting :Gaussian Splatting(title,abstract);3D reconstruction(title,abstract);novel view synthesis(title,abstract);NeRF(abstract)

Comments WACV ULTRRA Workshop 2025

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2605.11266 2026-05-13 cs.CV cs.GR cs.LG 93%

PG-3DGS: Optimizing 3D Gaussian Splatting to Satisfy Physics Objectives

PG-3DGS:优化3D高斯点云以满足物理目标

Zachary Lee, Maxwell Jacobson, Yexiang Xue

机构 * Department of Computer Science, Purdue University(普渡大学计算机科学系)

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

AI总结 PG-3DGS通过结合可微物理模拟与3D高斯表示,生成符合物理功能的3D结构,实现视觉与物理功能的平衡。

Comments Submitted to Artificial Intelligence. 52 pages

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2605.29583 2026-05-29 cs.CV 92%

BitC-3DGS: High-Capacity 3D Gaussian Splatting Watermarking via Bit Compression

BitC-3DGS: 基于位压缩的高容量3D高斯泼溅水印技术

Yuquan Bi, Baosheng Yu, Yingke Lei, Jianwei Yang, Hongsong Wang, Jie Gui, Yuan Yan Tang, James Tin-Yau Kwok

机构 * School of Cyber Science and Engineering, Southeast University(东南大学计算机科学与工程学院) Lee Kong Chian School of Medicine, Nanyang Technological University(南洋理工大学李科金医学院) College of Electronic Engineer, National University of Defense and Technology(国防科技大学电子工程学院) Institute of AI for Industries, Chinese Academy of Sciences(中国科学院人工智能产业研究所) School of Computer Science and Engineering, Key Laboratory of New Generation Artificial Intelligence Technology and Its Interdisciplinary Applications, Ministry of Education, Southeast University(东南大学计算机科学与工程学院,教育部新一代人工智能技术及其交叉应用重点实验室) Department of Computer and Information Science, University of Macau(澳门大学计算机与信息科学系) Faculty of Science and Technology, UOW College Hong Kong(UOW学院香港科技学院理学院) Department of Computer Science and Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology(香港科学与技术大学计算机科学与工程学院)

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

AI总结 提出BitC-3DGS框架,通过位压缩令牌化、双分支架构和硬消息采样策略,突破CLIP文本编码器77位消息限制,实现高容量3DGS水印嵌入与恢复。

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2501.07478 2025-01-14 cs.GR cs.CV 92%

3DGS-to-PC: Convert a 3D Gaussian Splatting Scene into a Dense Point Cloud or Mesh

Lewis A G Stuart, Michael P Pound

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

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2607.01556 2026-07-03 cs.CV 新提交 92%

Mind the Gap: Standard 3DGS Evaluation Primarily Measures Near-Trajectory Interpolation

注意差距:标准 3DGS 评估主要衡量近轨迹插值

Gaoxiang Jia, Vikram Appia

机构 * Advanced Micro Devices, Inc.(超威半导体公司)

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

AI总结 标准 3DGS 评估采用隔帧留出法,实际衡量近轨迹插值而非空间泛化。本文提出匹配计数协议,发现插值与外推之间存在 3~12dB 的稳定差距,该差距跨表示族存在,主要由几何代理分量主导,并建议采用空间留出基准。

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2603.08997 2026-07-02 cs.CV 版本更新 92%

SkipGS: Post-Densification Backward Skipping for Efficient 3DGS Training

SkipGS: 用于高效3DGS训练的后致密化反向跳过

Jingxing Li, Yongjae Lee, Deliang Fan

机构 * Arizona State University(亚利桑那州立大学)

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

AI总结 针对3DGS训练后致密化阶段反向传播冗余问题,提出视图自适应反向门控机制SkipGS,通过跳过损失稳定的视图反向传播,在保持重建质量的同时减少42%后致密化时间,端到端训练加速23.1%。

Comments Code is available at https://github.com/ASU-ESIC-FAN-Lab/SkipGS

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2605.29136 2026-05-29 cs.CV cs.LG 92%

Eulerian Gaussian Splatting using Hashed Probability Pyramids

使用哈希概率金字塔的欧拉高斯溅射

Mia Gaia Polansky, George Kopanas, Stephan Garbin, Todd Zickler, Dor Verbin

机构 * Harvard University(哈佛大学) Google DeepMind(谷歌DeepMind) Google(谷歌)

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

AI总结 提出一种基于概率溅射的辐射场框架,用梯度优化的体积概率密度替代启发式操作,通过多尺度哈希网格实现端到端优化,在mip-NeRF 360上达到SOTA重建质量并保持3DGS渲染速度。

Comments CVPR 2026. Project Page: https://euleriansplatting.github.io

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2607.26578 2026-07-30 cs.CV 新提交 92%

3DGBGS: 3D Granular Ball Gaussian Splatting for Compact Novel View Synthesis

3DGBGS:用于紧凑新视图合成的3D颗粒球高斯溅射

Meng Yang, Shuyin Xia, Dawei Dai, YiWang

机构 * Chongqing University of Posts and Telecommunications(重庆邮电大学) Chongqing Ant Consumer Finance Co., Ltd.(重庆蚂蚁消费金融有限公司)

专题命中 Gaussian Splatting :3DGS(summary_cn,abstract);Gaussian Splatting(title,abstract);novel view synthesis(title);point cloud(abstract)

AI总结 本文针对现有锚点3DGS的空间适应性问题,提出3DGBGS框架,通过自适应颗粒球划分优化锚点,在维持渲染质量的同时降低了锚点数量与模型存储。

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2510.10097 2025-10-28 cs.CV 92%

Gesplat: Robust Pose-Free 3D Reconstruction via Geometry-Guided Gaussian Splatting

Jiahui Lu, Haihong Xiao, Xueyan Zhao, Wenxiong Kang

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

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2504.10331 2025-04-22 cs.CV 92%

LL-Gaussian: Low-Light Scene Reconstruction and Enhancement via Gaussian Splatting for Novel View Synthesis

Hao Sun, Fenggen Yu, Huiyao Xu, Tao Zhang, Changqing Zou

机构 * Zhejiang Lab(浙江实验室) University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学) State Key Lab of CAD&CG, Zhejiang University(浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室) Simon Fraser University(Simon Fraser大学) Hangzhou Dianzi University(杭州电子科技大学)

专题命中 Gaussian Splatting :Gaussian Splatting(title,abstract);novel view synthesis(title,abstract);NeRF(abstract);3DGS(abstract)

Comments Project page: https://sunhao242.github.io/LL-Gaussian_web.github.io/

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2605.19304 2026-05-20 cs.CV cs.GR 92%

MMGS: 10$\times$ Compressed 3DGS through Optimal Transport Aggregation based on Multi-view Ranking

MMGS: 通过多视图排序基于最优传输的10倍压缩3DGS

Beizhen Zhao, Sicheng Yu, Ziran Yin, Dongxu Shen, Hao Wang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)(香港科学与技术大学(广州))

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

AI总结 本文提出了一种基于最优传输聚合的多视图排序方法,通过全局几何分布匹配问题优化高斯参数,实现3DGS的10倍压缩和10倍加速训练速度,同时保持高质量渲染效果。

Comments 19 pages

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2605.21051 2026-05-21 eess.IV 92%

Transcoding a 3D Gaussian Splatting Model from a Plenoptic Point Cloud or Mesh without the Original Multi-view Images

从视光点云或网格无原始多视角图像转码3D高斯点播模型

Maja Krivokuća, Riad Bendouro, Neus Sabater

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

AI总结 本文提出了一种端到端的转码流程,用于从现有的3D视光点云或网格模型生成3D高斯点播(3DGS)模型,当原始多视角图像不可用时。还提出了一种定制的初始化方法,以引导3DGS模型学习,并通过约束确保最终的3DGS模型与输入点云或网格表面紧密对齐。在高质量的标准视光点云数据集上的测试表明,我们的流程生成高质量的3DGS模型,其点数远少于原始密集点云中的点数。此外,我们的定制初始化方法比通常用于3DGS模型学习的基于SfM的默认初始化方法,导致更快的收敛速度和更干净的表面表示。

Comments Submitted to an ICIP 2026 satellite workshop

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2410.16995 2025-04-14 cs.CV cs.RO eess.IV 92%

E-3DGS: Gaussian Splatting with Exposure and Motion Events

Xiaoting Yin, Hao Shi, Yuhan Bao, Zhenshan Bing, Yiyi Liao, Kailun Yang, Kaiwei Wang

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

Comments Accepted to Applied Optics (AO). The source code and dataset will be available at https://github.com/MasterHow/E-3DGS

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2608.02099 2026-08-04 cs.AR cs.AI cs.CV 新提交 92%

DeGS: A Scalable 3DGS Architecture via Decoupled Workload Parsing and Reorganization

DeGS:一种通过解耦工作负载解析与重组实现的可扩展3DGS架构

Minnan Pei, Gang Li, Zeyu Zhu, Siting Wang, Junwen Si, Zhuoran Song, Yu Feng, Fangxin Liu, Xiaoyao Liang, Jian Cheng

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

AI总结 DeGS是一种解耦工作负载解析与重组的可扩展3DGS架构,通过优化数据流提升PE利用率,在多场景多分辨率下较现有3DGS加速器实现吞吐量、加速比与能效提升,高PE扩展时仍保持高利用率。

Comments Accepted to the 59th IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture (MICRO 2026)

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2607.00885 2026-07-02 cs.CV cs.AI 新提交 92%

Improving Sparse-View 3DGS Generalization via Flat Minima Optimization

通过平坦极小值优化改进稀疏视角3DGS泛化能力

Kangmin Seo, Sangeek Hyun, MinKyu Lee, Jae-Pil Heo

机构 * Sungkyunkwan University(成均馆大学)

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

AI总结 针对稀疏视角下3DGS过拟合问题,提出基于平坦极小值优化的轻量训练框架,通过各向异性高斯扰动和周期性重初始化提升泛化性能。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project Page: https://kangrnin.github.io/FlatMinGS

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2606.03499 2026-06-03 cs.CV 92%

Characterizing Detectability in 3DGS Poisoning: A Stage-wise Benchmark

表征3DGS投毒中的可检测性:分阶段基准测试

Quoc-Anh Bui-Huynh, Thanh Duc Ngo, Xue Geng, Kaixin Xu, Wang Zhe, Xulei Yang, Ngai-Man Cheung

机构 * Temasek Laboratories, Singapore University of Technology and Design(新加坡科技与设计大学Temasek实验室) Vietnam National University, Ho Chi Minh City(越南国家大学胡志明市分校) University of Information Technology, VNU-HCM(越南国家大学胡志明市信息技术大学) Agency for Science, Technology, and Research (A*STAR)(科技研究局(A*STAR))

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

AI总结 针对3DGS易受多种投毒攻击的问题,提出分阶段基准Poison-3DGS,系统研究各阶段可检测性差异,发现不同攻击在不同阶段产生独特取证信号,后期阶段(如训练动态和高斯参数统计)提供早期不可观测的强线索。

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2605.14629 2026-05-15 eess.IV cs.CV 92%

Efficient Dense Matching for Enhanced Gaussian Splatting Using AV1 Motion Vectors

高效密集匹配用于增强的高斯点云拼接使用AV1运动向量

Julien Zouein, Vibhoothi Vibhoothi, François Pitié, Anil Kokaram

机构 * SigMedia

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

AI总结 本文提出基于AV1的特征检测与匹配流程,减少SfM计算开销,生成更密集的点云,提升3DGS性能,VMAF提升9点,训练时间减少63%。

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2601.16736 2026-05-11 cs.CV 92%

A Step to Decouple Optimization in 3DGS

在3DGS中实现优化解耦的一步

Renjie Ding, Yaonan Wang, Min Liu, Jialin Zhu, Jiazheng Wang, Jiahao Zhao, Wenting Shen, Feixiang He, Xiang Chen

机构 * National Engineering Research Center of Robot Visual Perception and Control Technology, School of Artificial Intelligence and Robitics, Hunan University(机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心,人工智能与机器人学院,湖南大学) Baidu Inc.(百度公司) Central South University(中南大学)

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

AI总结 本文针对3DGS优化中的耦合问题,提出解耦方法,通过稀疏Adam、重状态正则化和解耦属性正则化提升优化效率和表示效果。

Comments Accepted by ICLR 2026 (fixed typo)

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2503.06740 2026-05-04 cs.CV 92%

Diffusion Models are Secretly Zero-Shot 3DGS Harmonizers

扩散模型实际上是秘密的零样本3DGS和谐者

Vsevolod Skorokhodov, Nikita Durasov, Pascal Fua

机构 * Computer Vision Laboratory, EPFL(EPFL 计算机视觉实验室)

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

AI总结 本文提出D3DR方法,通过扩散模型隐含理解场景光照,实现3DGS场景中物体的自然插入与光照修正,提升视图合成质量。

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