3D 视觉

An Object-Centered Data Acquisition Method for 3D Gaussian Splatting using Mobile Phones

基于移动电话的面向对象的3D高斯散射数据采集方法

Yuezhe Zhang, Luqian Bai, Mengting Yu, Lei Wei, Shuai Wan, Yifan Zhang

机构 * School of Electronics and Information, Northwestern Polytechnical University（电子信息学院，西北工业大学） ； College of Engineering, Xi'an International University（工程学院，西安国际大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种面向对象的3D高斯散射数据采集方法，通过移动设备的实时传感器信号和设备姿态校准，实现更均匀的视角覆盖和更高质量的重建。

PDF-GS: Progressive Distractor Filtering for Robust 3D Gaussian Splatting

PDF-GS：渐进式干扰过滤用于鲁棒的3D高斯点划法

Kangmin Seo, MinKyu Lee, Tae-Young Kim, ByeongCheol Lee, JoonSeoung An, Jae-Pil Heo

机构 * Sungkyunkwan University（成均馆大学） 纠错

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

AI总结 PDF-GS通过渐进多阶段优化增强3D高斯点划法的自过滤能力，有效去除干扰，实现高质量重建，优于现有方法。

Comments Accepted to CVPR Findings 2026. Project Page: https://kangrnin.github.io/PDF-GS

Unfolding 3D Gaussian Splatting via Iterative Gaussian Synopsis

通过迭代高斯摘要展开3D高斯溅射

Yuqin Lu, Yang Zhou, Yihua Dai, Guiqing Li, Shengfeng He

机构 * School of Computer Science and Engineering, South China University of Technology（华南理工大学计算机科学与工程学院） ； School of Computing and Information Systems, Singapore Management University（新加坡管理大学计算与信息系统学院） 纠错

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

AI总结 本文提出迭代高斯摘要框架，通过自顶向下展开方案实现紧凑渐进渲染，减少存储需求并保持视觉质量。

PointSplat: Efficient Geometry-Driven Pruning and Transformer Refinement for 3D Gaussian Splatting

PointSplat: 高效的几何驱动剪枝与Transformer细化方法用于3D高斯散射

Anh Thuan Tran, Jana Kosecka

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

AI总结 PointSplat通过几何驱动的剪枝和Transformer细化方法，提高3D高斯散射的效率和渲染质量，在不同稀疏度下均表现优异。

Comments Accepted to CVPRW 2026 (3DMV)

SIC3D: Style Image Conditioned Text-to-3D Gaussian Splatting Generation

SIC3D：基于风格图像的文本到3D高斯点云生成

Ming He, Zhixiang Chen, Steve Maddock

机构 * School of Computer Science, University of Sheffield（谢菲尔德大学计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 SIC3D通过引入变分风格化分数蒸馏损失，提升文本到3D生成的可控性和纹理精度，实验表明其在几何真实性和风格一致性上优于现有方法。

GEMM-GS: Accelerating 3D Gaussian Splatting on Tensor Cores with GEMM-Compatible Blending

GEMM-GS: 利用张量核心加速3D高斯散射

Haomin Li, Bowen Zhu, Fangxin Liu, Zongwu Wang, Xinran Liang, Li Jiang, Haibing Guan

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

AI总结 本文提出GEMM-GS方法，通过将3DGS的混合过程转化为GEMM兼容形式，利用GPU张量核心提升渲染速度，实验显示比原始3DGS快1.42倍，结合现有加速方法平均再提升1.47倍。

Comments Accepted by the 63rd Design Automation Conference (DAC 2026)

SparseSplat: Towards Applicable Feed-Forward 3D Gaussian Splatting with Pixel-Unaligned Prediction

SparseSplat: 向可应用的前馈3D高斯点划法迈进：像素不齐预测

Zicheng Zhang, Xiangting Meng, Ke Wu, Wenchao Ding

机构 * Fudan University（复旦大学） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SparseSplat，首个可适应场景结构和局部区域信息丰富度的前馈3D高斯点划法模型，生成紧凑的3DGS地图，实验表明其在22%和1.5%的高斯数量下均能获得优异渲染质量。

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2026

GS^2: Graph-based Spatial Distribution Optimization for Compact 3D Gaussian Splatting

GS²：基于图的空间分布优化用于紧凑型3D高斯散射

Xianben Yang, Tao Wang, Yuxuan Li, Yi Jin, 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教育部重点实验室；北京交通大学计算机与信息技术学院） ； School of Computer and Information Technology, Beijing Jiaotong University（西湖大学人工智能系） ； Department of Artificial Intelligence, Westlake University 纠错

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

AI总结 本文提出GS²，通过优化高斯点的空间分布提升3D高斯散射的重建质量，采用ELBO适应性密集策略和基于图的特征编码模块，实现更紧凑的表示和更高质量的渲染。

SVGS: Single-View to 3D Object Editing via Gaussian Splatting

SVGS: 通过高斯散射实现单视图到3D物体编辑

Pengcheng Xue, Yan Tian, Qiutao Song, Ziyi Wang, Linyang He, Weiping Ding, Mahmoud Hassaballah, Karen Egiazarian, Wei-Fa Yang, Leszek Rutkowski

机构 * School of Computer Science and Technology, Zhejiang Gongshang University（浙江工商大学计算机科学与技术学院） ； Zhejiang Key Laboratory of Big Data and Future E-Commerce Technology（浙江省大数据与未来电子商务技术重点实验室） ； Jianpei Technology Co., Ltd.（建培科技有限公司） ； School of Artificial Intelligence and Computer Science, Nantong University（南通大学人工智能与计算机科学学院） ； Department of Computer Science, College of Computer Engineering and Sciences, Prince Sattam Bin Abdulaziz University（沙特本·阿卜杜勒阿齐兹王子大学计算机工程与科学学院计算机科学系） ； Department of Computer Science, Faculty of Computers and Information, Qena University（基纳大学计算机与信息学院计算机科学系） ； Department of Computing Sciences, Faculty of Information Technology and Communication Sciences, Tampere University（坦佩雷大学信息技术与通信科学学院计算科学系） ； Division of Oral and Maxillofacial Surgery, Faculty of Dentistry, The University of Hong Kong（香港大学牙医学院口腔颌面外科） ； Systems Research Institute of the Polish Academy of Sciences（波兰科学院系统研究所） ； AGH University of Krakow（AGH科技大学） ； SAN University（SAN大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SVGS方法，通过单视图文本驱动编辑和稀疏3D高斯散射提升3D编辑效率与一致性，优于现有方法。

EmoTaG: Emotion-Aware Talking Head Synthesis on Gaussian Splatting with Few-Shot Personalization

EmoTaG：基于高斯点云的情绪感知谈话头合成与少样本个性化

Haolan Xu, Keli Cheng, Lei Wang, Ning Bi, Xiaoming Liu

机构 * Michigan State University（密歇根州立大学） ； Qualcomm Technologies Inc.（高通技术公司） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

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

AI总结 本文提出EmoTaG框架，通过结构化FLAME参数空间改进运动稳定性，结合门控残差运动网络实现情绪感知的高质量谈话头合成。

Comments Accepted by CVPR 2026. Page: https://emotag26.github.io/

Pose-Free Omnidirectional Gaussian Splatting for 360-Degree Videos with Consistent Depth Priors

无姿态全景方向高斯溅射用于具有一致深度先验的360度视频

Chuanqing Zhuang, Xin Lu, Zehui Deng, Zhengda Lu, Yiqun Wang, Junqi Diao, Jun Xiao

机构 * School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Chongqing University（重庆大学） ； Air Force Engineering University（空军工程大学） 纠错

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

AI总结 本文提出PFGS360方法，通过无姿态全景视频重建3D高斯，利用一致性深度先验估计姿态并提升视图合成保真度。

AdvSplat: Adversarial Attacks on Feed-Forward Gaussian Splatting Models

AdvSplat：对抗攻击针对前馈高斯点云模型

Yiran Qiao, Yiren Lu, Yunlai Zhou, Rui Yang, Linlin Hou, Yu Yin, Jing Ma

机构 * Case Western Reserve University（凯斯西储大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了对抗攻击对前馈高斯点云模型的影响，提出两种高效的黑盒算法，通过频域参数化优化像素空间扰动，验证了输入图像中不可察觉的扰动对重建结果的破坏性。

GTLR-GS: Geometry-Texture Aware LiDAR-Regularized 3D Gaussian Splatting for Realistic Scene Reconstruction

GTLR-GS：基于几何与纹理的激光雷达正则化3D高斯点划法用于逼真场景重建

Yan Fang, Jianfei Ge, Jiangjian Xiao

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

AI总结 本文提出一种以激光雷达为中心的3D高斯点划法框架，通过引入度量几何先验，解决传统方法在尺度模糊、几何一致性差和视点依赖等问题，提升场景重建的几何精度和真实感。

StructGS: Adaptive Spherical Harmonics and Rendering Enhancements for Superior 3D Gaussian Splatting

StructGS: 适应性球面谐波与渲染增强以提升3D高斯点撒技术

Zexu Huang, Min Xu, Stuart Perry

机构 * Perceptual Imaging Laboratory (PILab), School of Electrical and Data Engineering, University of Technology Sydney（感知成像实验室（PILab），电气与数据工程学院，悉尼技术大学） 纠错

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

AI总结 本文提出StructGS框架，通过引入基于补丁的SSIM损失、动态球面谐波初始化和多尺度残差网络，改进3D高斯点撒技术，减少计算冗余，提升细节捕捉能力并支持低分辨率输入的高分辨率渲染。

Journal ref IEEE Transactions on Multimedia, vol. 28, pp. 1499-1510, 2025

VarSplat: Uncertainty-aware 3D Gaussian Splatting for Robust RGB-D SLAM

VarSplat: 一种具有不确定性的3D高斯点划法用于鲁棒的RGB-D SLAM

Anh Thuan Tran, Jana Kosecka

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） 纠错

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

AI总结 VarSplat通过显式学习每个点划的外观方差，提升RGB-D SLAM的鲁棒性和稳定性，实现更可靠的跟踪与建图。

Comments Accepted to CVPR 2026

Improving Continual Learning for Gaussian Splatting based Environments Reconstruction on Commercial Off-the-Shelf Edge Devices

改进基于高斯点拨环境重建的持续学习在商用边缘设备上

Ivan Zaino, Matteo Risso, Daniele Jahier Pagliari, Miguel de Prado, Toon Van de Maele, Alessio Burrello

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

AI总结 本研究提出了一种精度自适应优化框架，使基于VBGS的持续学习在资源受限的边缘设备上实现高效训练，同时保持重建质量。

EntON: Eigenentropy-Optimized Neighborhood Densification in 3D Gaussian Splatting

EntON：在3D高斯点云中基于特征熵的邻域稠密化

Miriam Jäger, Boris Jutzi

机构 * Institute of Photogrammetry and Remote Sensing (IPF)（摄影测量与遥感研究所（IPF）） ； Karlsruhe Institute of Technology (KIT)（卡尔斯鲁厄理工学院） 纠错

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

AI总结 EntON通过Eigenentropy优化邻域稠密化，提升3D重建的几何精度和渲染质量，同时减少高斯数量和训练时间。

Comments Submitted to ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing on 20 February 2026

FeatureGS: Eigenvalue-Feature Optimization in 3D Gaussian Splatting for Geometrically Accurate and Artifact-Reduced Reconstruction

FeatureGS: 3D高斯散射中基于特征值的特征优化以实现几何准确且减少伪影的重建

Miriam Jäger, Markus Hillemann, Boris Jutzi

机构 * Institute of Photogrammetry and Remote Sensing（摄影测量与遥感研究所） ； Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工大学） 纠错

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

AI总结 FeatureGS通过引入基于特征值的几何损失项，提高3DGS的几何准确性，减少伪影和内存需求，实现更高效的3D场景重建。

Comments 16 pages, 9 figures, 7 tables

Journal ref ISPRS Open Journal of Photogrammetry and Remote Sensing Volume 17, August 2025, 100100

EmbodiedSplat: Online Feed-Forward Semantic 3DGS for Open-Vocabulary 3D Scene Understanding

EmbodiedSplat: 在线前馈语义3DGS用于开放词汇3D场景理解

Seungjun Lee, Zihan Wang, Yunsong Wang, Gim Hee Lee

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 EmbodiedSplat通过在线前馈3DGS实现开放词汇3D场景理解，结合CLIP编码和3D U-Net提升语义重建效率与泛化能力。

Comments CVPR 2026, Project Page: https://0nandon.github.io/EmbodiedSplat/

HeroGS: Hierarchical Guidance for Robust 3D Gaussian Splatting under Sparse Views

HeroGS：用于稀疏视角下鲁棒三维高斯点扩散的分层引导

Jiashu Li, Xumeng Han, Zhaoyang Wei, Zipeng Wang, Kuiran Wang, Guorong Li, Zhenjun Han, Jianbin Jiao

机构 * University of the Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 HeroGS通过分层引导策略在稀疏视角下提升三维高斯点扩散的鲁棒性和重建质量。

Sparse View Distractor-Free Gaussian Splatting

稀疏视角无干扰高斯点云法

Yi Gu, Zhaorui Wang, Jiahang Cao, Jiaxu Wang, Mingle Zhao, Dongjun Ye, Renjing Xu

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

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

AI总结 本文提出一种基于先验信息的框架，用于提升稀疏视角下无干扰3DGS的性能，通过几何模型和视觉-语言模型增强训练效果。

CuriGS: Curriculum-Guided Gaussian Splatting for Sparse View Synthesis

CuriGS：基于课程指导的高斯点云法用于稀疏视角合成

Zijian Wu, Mingfeng Jiang, Zidian Lin, Ying Song, Hanjie Ma, Qun Wu, Dongping Zhang, Guiyang Pu

机构 * Zhejiang Sci-Tech University（浙江科技学院） ； China Jiliang University（中国嘉兴大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 CuriGS通过课程指导方法提升稀疏视角下3DGS的重建效果，实现更稳定的视角增强和更高的渲染保真度。

MOGS: Monocular Object-guided Gaussian Splatting in Large Scenes

MOGS：在大场景中使用单目物体引导的高斯散射

Shengkai Zhang, Yuhe Liu, Jianhua He, Xuedou Xiao, Mozi Chen, Kezhong Liu

机构 * State Key Laboratory of Maritime Technology and Safety, Wuhan University of Technology（船舶技术与安全国家重点实验室，武汉理工大学） ； University of Essex（埃塞克斯大学） 纠错

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

AI总结 MOGS通过单目视觉-惯性传感器实现大场景中高斯散射的物体引导密集深度生成，显著降低训练时间和内存消耗，同时保持高质量渲染效果。

Three-dimensional Damage Visualization of Civil Structures via Gaussian Splatting-enabled Digital Twins

通过高斯散射增强的数字孪生实现民用结构的三维损伤可视化

Shuo Wang, Shuo Wang, Xin Nie, Yasutaka Narazaki, Thomas Matiki, Billie F. Spencer

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

AI总结 本研究提出基于高斯散射的数字孪生方法，用于实现民用结构的三维损伤可视化，通过多尺度重建策略和实时更新机制提升损伤检测的精度与效率。

RGB-Only Gaussian Splatting SLAM for Unbounded Outdoor Scenes

仅RGB的高斯点溅SLAM用于无界户外场景

Sicheng Yu, Chong Cheng, Yifan Zhou, Xiaojun Yang, Hao Wang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (GuangZhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 本研究提出了一种仅使用RGB的高斯点溅SLAM方法，用于无界户外场景，通过点图回归网络和端到端可微流程提升跟踪精度和新型视图合成效果。

Comments ICRA 2025

Journal ref 2025 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) Robotics and Automation (ICRA), 2025 IEEE International Conference on. :11068-11074 May, 2025

GaussianCross: Cross-modal Self-supervised 3D Representation Learning via Gaussian Splatting

GaussianCross: 通过高斯点撒技术实现跨模态自监督3D表示学习

Lei Yao, Yi Wang, Yi Zhang, Moyun Liu, Lap-Pui Chau

机构 * Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

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

AI总结 GaussianCross通过高斯点撒技术实现跨模态自监督3D表示学习，提升3D点云的表示质量和泛化能力。

Comments 14 pages, 8 figures, accepted by MM'25

Analysis of Converged 3D Gaussian Splatting Solutions: Density Effects and Prediction Limit

3D高斯光追解的收敛性分析：密度效应与预测限制

Zhendong Wang, Cihan Ruan, Jingchuan Xiao, Chuqing Shi, Wei Jiang, Wei Wang, Wenjie Liu, Nam Ling

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Santa Clara University（计算机科学与工程系，圣克拉拉大学） ； Department of Mathematics and Computer Studies, Mary Immaculate College（数学与计算机研究系，玛丽·伊玛纽尔学院） ； Department of Mathematics, University of California, San Diego（数学系，加州大学圣地亚哥分校） ； Futurewei Technologies Inc.（未来韦立技术公司） ； School of Computer Science and Technology, East China Normal University（计算机科学与技术学院，华东师范大学） 纠错

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

AI总结 本文分析了3D高斯光追解的收敛性，揭示了密度对几何和外观参数的影响，并提出了密度感知策略以提高训练鲁棒性。

Learning Unified Representation of 3D Gaussian Splatting

学习统一的3D高斯散射表示

Yuelin Xin, Yuheng Liu, Xiaohui Xie, Xinke Li

机构 * UC Irvine（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于连续子流形场的3D高斯散射嵌入表示，以提升基于神经网络的3D高斯散射学习效果。

Comments ICLR 2026

Gradient-Direction-Aware Density Control for 3D Gaussian Splatting

梯度方向感知的3D高斯点划法密度控制

Zheng Zhou, Yu-Jie Xiong, Jia-Chen Zhang, Chun-Ming Xia, Xihe Qiu, Hongjian Zhan

机构 * Shanghai University of Engineering Science（上海工程技术大学） ； East China Normal University（华东师范大学） 纠错

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

AI总结 GDAGS通过梯度方向感知的密度控制，解决3D高斯点划法中过度重建和过度密集的问题，提升渲染质量和场景表示效率。

Splat-Portrait: Generalizing Talking Heads with Gaussian Splatting

Splat-Portrait: 通过高斯点散布通用化谈话头

Tong Shi, Melonie de Almeida, Daniela Ivanova, Nicolas Pugeault, Paul Henderson

机构 * School of Computing Science, University of Glasgow（格拉斯哥大学计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 Splat-Portrait通过高斯点散布方法实现了更准确的谈话头生成和新视角合成，无需3D监督或运动先验。