3D 视觉

Generalizable and Relightable Gaussian Splatting for Human Novel View Synthesis

可泛化和可重照明的高斯点云法用于人体新视角合成

Yipengjing Sun, Shengping Zhang, Chenyang Wang, Shunyuan Zheng, Zonglin Li, Xiangyang Ji

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 GRGS通过可泛化和可重照明的3D高斯框架，实现了在多光照条件下高保真的人体新视角合成，结合物理基础的神经渲染和光照鲁棒的几何细化模块，提升了视觉质量和泛化能力。

Comments Project Webpage: https://sypj-98.github.io/grgs/

FingerSplat: Contactless Fingerprint 3D Reconstruction and Generation based on 3D Gaussian Splatting

Yuwei Jia, Yutang Lu, Zhe Cui, Fei Su

机构 * Beijing Key Laboratory of Network System and Network Culture（北京网络系统与网络文化重点实验室） 纠错

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

ContrastiveGaussian: High-Fidelity 3D Generation with Contrastive Learning and Gaussian Splatting

Junbang Liu, Enpei Huang, Dongxing Mao, Hui Zhang, Xinyuan Song, Yongxin Ni

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

Comments Code will be available at https://github.com/YaNLlan-ljb/ContrastiveGaussian

Enhancing Single Image to 3D Generation using Gaussian Splatting and Hybrid Diffusion Priors

Hritam Basak, Hadi Tabatabaee, Shreekant Gayaka, Ming-Feng Li, Xin Yang, Cheng-Hao Kuo, Arnie Sen, Min Sun, Zhaozheng Yin

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

GeoGS3D: Single-view 3D Reconstruction via Geometric-aware Diffusion Model and Gaussian Splatting

Qijun Feng, Zhen Xing, Zuxuan Wu, Yu-Gang Jiang

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

Look Gauss, No Pose: Novel View Synthesis using Gaussian Splatting without Accurate Pose Initialization

Christian Schmidt, Jens Piekenbrinck, Bastian Leibe

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

Comments Accepted in IROS 2024

4D-Rotor Gaussian Splatting: Towards Efficient Novel View Synthesis for Dynamic Scenes

Yuanxing Duan, Fangyin Wei, Qiyu Dai, Yuhang He, Wenzheng Chen, Baoquan Chen

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

Comments Proc. SIGGRAPH, 2024

GS-Octree: Octree-based 3D Gaussian Splatting for Robust Object-level 3D Reconstruction Under Strong Lighting

Jiaze Li, Zhengyu Wen, Luo Zhang, Jiangbei Hu, Fei Hou, Zhebin Zhang, Ying He

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

GradeADreamer: Enhanced Text-to-3D Generation Using Gaussian Splatting and Multi-View Diffusion

Trapoom Ukarapol, Kevin Pruvost

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

Comments Code: https://github.com/trapoom555/GradeADreamer

FieryGS: In-the-Wild Fire Synthesis with Physics-Integrated Gaussian Splatting

FieryGS: 在真实世界中实现火灾合成的物理集成高斯点云方法

Qianfan Shen, Ningxiao Tao, Qiyu Dai, Tianle Chen, Minghan Qin, Yongjie Zhang, Mengyu Chu, Wenzheng Chen, Baoquan Chen

机构 * School of EECS, Peking University（电子工程系，北京大学） ； School of Intelligence Science and Technology, Peking University（智能科学与技术学院，北京大学） ； Yuanpei College, Peking University（元培学院，北京大学） ； ByteDance Seed（字节跳动种子） ； Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University（王璇计算机技术研究所，北京大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence, Beijing, China（北京人工智能研究院，北京，中国） 纠错

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

AI总结 FieryGS通过整合物理准确的燃烧模拟与渲染，实现真实世界3D场景中逼真的火灾合成，结合多模态大语言模型进行物理材料推理，提升火灾动态的可控性和真实性。

Comments ICLR 2026

Meshless Domain Randomization via Explicit Parameter Perturbation of 3D Gaussian Splatting

通过显式参数扰动3D高斯喷溅实现无网格域随机化

Felipe Nunes Carbone de Carvalho, Joyce de Morais Souza, Alan de Aguiar, Charles Morphy D. Santos, João Paulo Gois

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

AI总结 针对复杂有机物体提取和渲染纹理网格的挑战，提出基于3D高斯喷溅参数空间的无网格域随机化框架，用两个独立扰动管道合成随机训练数据集，为复杂几何形状生成强大数据集提供无网格替代方法。

Comments 10 pages, 4 figures

TemporalGS: Training-Free Plug-and-Play Acceleration for 3D Gaussian Splatting Rendering via Temporal Priors

TemporalGS：通过时间先验实现无训练即插即用的3D高斯点渲染加速

Yuhongze Zhou, Zihao Yang, Xinxin Zuo, Juwei Lu

机构 * McGill University（麦吉尔大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Concordia University（康考迪亚大学） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

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

AI总结 研究针对3D高斯点渲染在高帧率和低延迟方面的挑战，提出TemporalGS，利用时间先验减少连续帧高斯预处理等操作冗余，有动态剔除和选择性渲染策略，可加速渲染且无需训练。

DL-SLAM: Enabling High-Fidelity Gaussian Splatting SLAM in Dynamic Environments based on Dual-Level Probability

DL-SLAM：基于双层次概率的动态环境中高保真高斯泼溅SLAM

Ziheng Xu, Qingfeng Li, Xuefeng Liu, Chen Chen, Jianwei Niu

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

AI总结 提出DL-SLAM，通过双层次概率框架结合语义与几何信息，实现动态环境中高保真高斯泼溅SLAM，提升跟踪精度达13%并生成无伪影静态地图。

Efficient 3D Gaussian Splatting with Axis-Shared Rasterization and Order-independent Transmittance

高效3D高斯散射与轴共享光栅化及顺序无关透射率

Zhican Wang, Guanghui He, Lingjun Gao, Dantong Liu, Shell Xu Hu, Chen Zhang, Zhuoran Song, Nicholas Lane, Hongxiang Fan

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； Samsung AI（三星人工智能） 纠错

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

AI总结 本文提出轴共享光栅化和顺序无关透射率方法，提升3D高斯散射在资源受限平台的实时性能，实现1.33至1.88倍的加速。

Comments ISCA 2026

TurboGS: Accelerating 3D Gaussian Splatting via Error-Guided Sparse Pixel Sampling and Optimization

TurboGS: 通过误差引导的稀疏像素采样与优化加速3D高斯泼溅

Zheng Dong, Daifei Qiu, Pinxuan Dai, Ke Xu, Jiamin Xu, Lili He, Rynson W. H. Lau, Weiwei Xu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出TurboGS框架，通过误差引导的稀疏像素采样、结构感知损失、动态密度控制和混合优化器，在保持高保真渲染质量的同时实现高达10倍的训练加速。

Comments Accepted by ICML2026. Project page: https://zhengdong.site/projects/TurboGS/

Directed Distance Fields for Constant-Time Ray Queries on Gaussian Splatting

定向距离场：用于高斯泼溅的恒定时间射线查询

Subhankar MIshra

机构 * School of Computer Sciences, National Institute of Science Education and Research (NISER)（计算机科学学院，国家科学教育与研究研究所（NISER）） 纠错

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

AI总结 提出定向距离函数（DDF），将训练好的3D高斯泼溅场景转化为射线预言机，实现恒定时间的射线查询，用于全局光照等二次射线追踪。

PocketGS: On-Device Training of 3D Gaussian Splatting for High Perceptual Modeling

PocketGS: 用于高感知建模的3D高斯泼溅设备端训练

Wenzhi Guo, Guangchi Fang, Shu Yang, Bing Wang

机构 * Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

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

AI总结 提出PocketGS，通过三个协同设计的算子（G、I、T）在移动设备上实现3D高斯泼溅的高效训练，在严格资源约束下保持高保真重建。

3D Skew Gaussian Splatting with Any Camera Trajectory Visualization Engine

具有任意相机轨迹可视化引擎的3D斜高斯散射

Beizhen Zhao, Yifan Zhou, Gaochao Song, Ziran Yin, Hao Wang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 本文提出3D斜高斯散射（3DSGS），通过引入斜高斯分布来提升3D高斯散射的结构保真度和紧凑性，以解决对称高斯分布在捕捉形状和颜色不连续性方面的不足，从而提高可视化效果和空间数据探索的准确性。

Comments 16 pages

Topo-GS: Continuous Volumetric Embedding of High-Dimensional Data via Topological Gaussian Splatting

Topo-GS: 通过拓扑高斯散射实现高维数据的连续体积分嵌入

João Paulo Gois, Luis Gustavo Nonato

机构 * Universidade Federal do ABC (UFABC)（巴西圣安德烈大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Topo-GS方法，利用拓扑感知策略将高维数据转换为连续体积分表示，通过局部几何约束优化，保持局部拓扑保真度，同时显式表现投影扭曲。

Comments 7 pages, 2 figures

CAGS: Color-Adaptive Volumetric Video Streaming with Dynamic 3D Gaussian Splatting

CAGS：基于动态3D高斯点云的色彩自适应体视频流媒体

Daheng Yin, Yili Jin, Jianxin Shi, Isaac Ding, Miao Zhang, Fangxin Wang, Zhaowu Huang, Cong Zhang, Jiangchuan Liu, Fang Dong

机构 * Simon Fraser University（西蒙弗雷泽大学） ； Jiangxing Intelligence Inc.（江行智能有限公司） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Nankai University（南开大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Fuzhou University（福州大学） ； Southeast University（东南大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CAGS系统，通过向量量化建立LOD并利用低分辨率参考图像校正颜色失真，提升体视频流媒体在带宽波动下的PSNR性能和渲染效率。

Comments SIGGRAPH 2026 Conference Paper. Code is available at https://github.com/yindaheng98/ColorAdaptiveGaussianSplatting

Journal ref ACM SIGGRAPH 2026

ODE-GS: Latent ODEs for Dynamic Scene Extrapolation with 3D Gaussian Splatting

ODE-GS：基于动态场景外推的隐式ODE与3D高斯点划法

Daniel Wang, Patrick Rim, Tian Tian, Dong Lao, Alex Wong, Ganesh Sundaramoorthi

机构 * Yale University（耶鲁大学） ； TU Delft（代尔夫特理工大学） ； Louisiana State University（路易斯安那州立大学） ； RTX（RTX公司） 纠错

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

AI总结 ODE-GS结合隐式ODE与3D高斯点划法，通过连续时间隐式动态建模实现动态3D场景的未来外推，优于传统时间条件变形网络方法，提升外推性能19.8%。

Comments Accepted at ICLR 2026

PAGaS: Pixel-Aligned 1DoF Gaussian Splatting for Depth Refinement

PAGaS：基于像素对齐的1DoF高斯散射用于深度细化

David Recasens, Robert Maier, Aljaz Bozic, Stephane Grabli, Javier Civera, Tony Tung, Edmond Boyer

机构 * University of Zaragoza（萨拉戈萨大学） 纠错

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

AI总结 PAGaS通过1DoF高斯散射模型提升多视图立体深度估计的精度，利用像素对齐和约束优化实现高精度深度映射。

MSGS: Multispectral 3D Gaussian Splatting

MSGS：多光谱三维高斯点撒技术

Iris Zheng, Guojun Tang, Alexander Doronin, Paul Teal, Fang-Lue Zhang

机构 * Victoria University of Wellington（惠灵顿维多利亚大学） 纠错

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

AI总结 本文提出多光谱三维高斯点撒技术，通过引入光谱辐射度和双损失监督方案提升视图合成的光谱感知能力，实验证明在透明材料和各向异性反射场景中表现优异。

Comments Published in IEEE ISMAR 2025 Adjunct

Journal ref Proceedings of the IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality (ISMAR) Adjunct, 2025

SSD-GS: Scattering and Shadow Decomposition for Relightable 3D Gaussian Splatting

SSD-GS：散射与阴影分解用于可重照明的3D高斯点云

Iris Zheng, Guojun Tang, Alexander Doronin, Paul Teal, Fang-Lue Zhang

机构 * Victoria University of Wellington（惠灵顿维多利亚大学） 纠错

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

AI总结 SSD-GS通过分解反射率成四个组件，提升3D高斯点云在新型光照条件下的重建与真实重照明能力，尤其适用于各向异性金属和透明材料。

Comments Accepted to ICLR 2026. Code available at: https://github.com/irisfreesiri/SSD-GS

Habitat-GS: A High-Fidelity Navigation Simulator with Dynamic Gaussian Splatting

Habitat-GS：一种高保真导航仿真器与动态高斯点云

Ziyuan Xia, Jingyi Xu, Chong Cui, Yuanhong Yu, Jiazhao Zhang, Qingsong Yan, Tao Ni, Junbo Chen, Xiaowei Zhou, Hujun Bao, Ruizhen Hu, Sida Peng

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Peking University（北京大学） ； XGRIDS ； UDeer AI ； Shenzhen University（深圳大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Habitat-GS，通过整合3D高斯点云渲染和可驾驶高斯化身，提升导航仿真的视觉真实性和动态人类建模能力，实验表明其在跨领域泛化和人类感知导航中表现优异。

Comments Project page: https://zju3dv.github.io/habitat-gs/

VBGS-SLAM: Variational Bayesian Gaussian Splatting Simultaneous Localization and Mapping

VBGS-SLAM：变分贝叶斯高斯点撒SLAM

Yuhan Zhu, Yanyu Zhang, Jie Xu, Wei Ren

机构 * University of California, Riverside（加州大学河滨分校） 纠错

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

AI总结 本文提出VBGS-SLAM，结合高斯点撒地图优化与相机姿态跟踪，通过变分推断提升鲁棒性和精度，实验证明在长序列预测和多场景中表现优异。

Fast and Robust Deformable 3D Gaussian Splatting

快速且鲁棒的可变形3D高斯点散布

Han Jiao, Jiakai Sun, Lei Zhao, Zhanjie Zhang, Wei Xing, Huaizhong Lin

机构 * College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 本文提出FRoG框架，通过粗到细的时间嵌入策略和深度误差引导采样提升动态场景重建的效率与鲁棒性，实现高速渲染和高质量视觉效果。

Laplace-Beltrami Operator for Gaussian Splatting

高斯散射中的拉普拉斯-贝尔特拉米算子

Hongyu Zhou, Zorah Lähner

机构 * University of Bonn（波恩大学） ； Lamarr Institute for Machine Learning and Artificial Intelligence（拉马尔人工智能与机器学习研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出在高斯散射表示上直接计算拉普拉斯-贝尔特拉米算子的方法，利用马哈拉诺斯距离提高几何处理的准确性，并用于评估优化结果的质量。

Comments 10 pages

LiDAR-EVS: Enhance Extrapolated View Synthesis for 3D Gaussian Splatting with Pseudo-LiDAR Supervision

LiDAR-EVS: 通过伪LiDAR监督增强3D高斯点云的外推视角合成

Yiming Huang, Xin Kang, Sipeng Zhang, Hongliang Ren, Weihua Zhang, Junjie Lai

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；3DGS(abstract)；point cloud(abstract)；分类 cs.CV、cs.RO

AI总结 本文提出LiDAR-EVS，通过伪LiDAR监督和空间约束dropout正则化，提升自动驾驶中外推视角LiDAR合成的鲁棒性与泛化能力，实验表明其在三个数据集上均取得最优性能。

Comments 22 pages, 8 figures

Towards High-Fidelity Gaussian Splatting with Queried-Convolution Neural Networks

迈向高保真高斯散射的查询卷积神经网络

Abhinav Kumar, Tristan Aumentado-Armstrong, Lazar Valkov, Gopal Sharma, Alex Levinshtein, Radek Grzeszczuk, Suren Kumar

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

AI总结 本文提出查询卷积（Qonvolutions）改进高斯散射，通过结合查询与邻域特性提升重建保真度，在真实场景中实现优于Zip-NeRF的NVS效果，并提升多种回归任务性能。

Comments 38 pages, 8 figures, Project Page: https://abhi1kumar.github.io/qonvolution/