3D 视觉

LGDWT-GS: Local and Global Discrete Wavelet-Regularized 3D Gaussian Splatting for Sparse-View Scene Reconstruction

LGDWT-GS: 基于局部和全局离散小波正则化的稀疏视图场景重建

Shima Salehi, Atharva Agashe, Andrew J. McFarland, Joshua Peeples

机构 * National Institute of Standards and Technology（国家标准与技术研究院） ； Department of Physics, Colorado State University（科罗拉多州立大学物理系） ； Electrical Engineering Department, University of Colorado（科罗拉多大学电气工程系） 纠错

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

AI总结 LGDWT-GS通过整合局部和全局频率正则化，提升稀疏视图下3D重建的几何稳定性与细节保留能力，并提供多光谱数据集和开源基准测试工具。

Light4GS: Lightweight Compact 4D Gaussian Splatting Generation via Context Model

Light4GS: 通过上下文模型实现轻量级紧凑的4D高斯点云生成

Mufan Liu, Qi Yang, He Huang, Wenjie Huang, Zhenlong Yuan, Zhu Li, Yiling Xu

机构 * School of Information Science and Electronic Engineering, Shanghai Jiao Tong University（信息科学与电子工程学院，上海交通大学） ； School of Science and Engineering, University of Missouri–Kansas City（科学与工程学院，密苏里大学-堪萨斯城分校） ； University of 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 Light4GS通过显著性剪枝和深度上下文模型实现轻量级4D高斯点云生成，提升压缩效率和渲染速度。

PINGS-X: Physics-Informed Normalized Gaussian Splatting with Axes Alignment for Efficient Super-Resolution of 4D Flow MRI

PINGS-X: 基于轴对齐的物理信息归一化高斯点云的4D流体MRI超分辨率方法

Sun Jo, Seok Young Hong, JinHyun Kim, Seungmin Kang, Ahjin Choi, Don-Gwan An, Simon Song, Je Hyeong Hong

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

AI总结 PINGS-X通过轴对齐高斯点云和归一化方法提升4D流体MRI超分辨率效率与精度。

Comments Accepted at AAAI 2026. Supplementary material included after references. 27 pages, 21 figures, 11 tables

GP-GS: Gaussian Processes Densification for 3D Gaussian Splatting

GP-GS：基于高斯过程的3D高斯点云密集化

Zhihao Guo, Jingxuan Su, Chenghao Qian, Shenglin Wang, Jinlong Fan, Jing Zhang, Wei Zhou, Hadi Amirpour, Yunlong Zhao, Liangxiu Han, Peng Wang

机构 * Manchester Metropolitan University（曼彻斯特 Metropolitan 大学） ； SECE, Peking University（SECE，北京大学） ； University of Leeds（利兹大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Cardiff University（卡迪夫大学） ； University of Klagenfurt（克雷夫大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） 纠错

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

AI总结 GP-GS通过高斯过程实现3D高斯点云的密集化优化，提升重建质量和渲染保真度，达到1.12 dB PSNR的改进。

Comments 11 pages, 8 figures

CLIP-GS: Unifying Vision-Language Representation with 3D Gaussian Splatting

CLIP-GS: 通过3D高斯点划法统一视觉-语言表示

Siyu Jiao, Haoye Dong, Yuyang Yin, Zequn Jie, Yinlong Qian, Yao Zhao, Humphrey Shi, Yunchao Wei

机构 * Institute of Information Science, Beijing Jiaotong University（北京交通大学信息科学学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Meituan（美团） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Picsart AI Research (PAIR)（Picsart AI研究（PAIR）） 纠错

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

AI总结 CLIP-GS通过3D高斯点划法统一视觉-语言表示，利用对比损失和图像投票损失提升多模态检索和分类性能。

ParkGaussian: Surround-view 3D Gaussian Splatting for Autonomous Parking

ParkGaussian：用于自动驾驶停车的环绕视图3D高斯点云法

Xiaobao Wei, Zhangjie Ye, Yuxiang Gu, Zunjie Zhu, Yunfei Guo, Yingying Shen, Shan Zhao, Ming Lu, Haiyang Sun, Bing Wang, Guang Chen, Rongfeng Lu, Hangjun Ye

机构 * 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)；3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 ParkGaussian通过整合3D高斯点云法，实现了停车场景的高质量重建，提升了自动驾驶停车任务中的感知一致性。

AHA! Animating Human Avatars in Diverse Scenes with Gaussian Splatting

AHA！利用高斯点散布在多样场景中动画化人类

Aymen Mir, Jian Wang, Riza Alp Guler, Chuan Guo, Gerard Pons-Moll, Bing Zhou

机构 * Tübingen AI Center, University of Tübingen（图宾根人工智能中心、图宾根大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出利用3D高斯点散布技术实现人类在多样场景中的动画化，通过解耦渲染与运动合成，提升单目视频中的人类动画效果。

Comments Project page available at: https://miraymen.github.io/aha/

Stereo-GS: Multi-View Stereo Vision Model for Generalizable 3D Gaussian Splatting Reconstruction

Stereo-GS：用于通用3D高斯点云重建的多视角立体视觉模型

Xiufeng Huang, Ka Chun Cheung, Runmin Cong, Simon See, Renjie Wan

机构 * Department of Computer Science, Hong Kong Baptist University（香港 Baptist 大学计算机科学系） ； NVIDIA AI Technology Center, NVIDIA（NVIDIA 人工智能技术中心） ； School of Control Science and Engineering, Shandong University（控制科学与工程学院，山东大学） 纠错

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

AI总结 Stereo-GS通过立体视觉和解耦框架实现高效通用3D高斯点云重建，无需依赖相机参数，提升鲁棒性和实用性。

Comments ACM Multimedia 2025

Splatwizard: A Benchmark Toolkit for 3D Gaussian Splatting Compression

Splatwizard：3D高斯散射压缩的基准工具包

Xiang Liu, Yimin Zhou, Jinxiang Wang, Yujun Huang, Shuzhao Xie, Shiyu Qin, Mingyao Hong, Jiawei Li, Yaowei Wang, Zhi Wang, Shu-Tao Xia, Bin Chen

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； Huawei Technologies Ltd（华为技术有限公司） 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 Splatwizard是一个专门用于评估3D高斯散射压缩模型的基准工具包，提供统一框架和自动化性能指标计算，用于评估渲染速度、率失真权衡、内存效率和几何准确性等关键指标。

RaindropGS: A Benchmark for 3D Gaussian Splatting under Raindrop Conditions

RaindropGS: 一种在雨滴条件下评估3D高斯散射的基准

Zhiqiang Teng, Tingting Chen, Beibei Lin, Zifeng Yuan, Xuanyi Li, Xuanyu Zhang, Shunli Zhang

机构 * Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； National University of Singapore（国立新加坡大学） 纠错

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

AI总结 RaindropGS是一个用于评估雨滴条件下3D高斯散射完整流程的基准，通过真实数据集和实验揭示了现有方法在处理雨滴干扰时的性能限制和改进方向。

A-TDOM: Active TDOM via On-the-Fly 3DGS

A-TDOM：通过实时3DGS进行主动TDOM

Yiwei Xu, Xiang Wang, Yifei Yu, Wentian Gan, Luca Morelli, Giulio Perda, Xin Wang, Zongqian Zhan, Fabio Remondino

机构 * Fondazione Bruno Kessler（布鲁诺·克塞勒基金会） 纠错

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

AI总结 A-TDOM通过实时3DGS优化实现近实时TDOM生成，提升地理信息更新效率与准确性。

EcoSplat: Efficiency-controllable Feed-forward 3D Gaussian Splatting from Multi-view Images

EcoSplat: 可控效率的多视角图像前馈3D高斯点云生成

Jongmin Park, Minh-Quan Viet Bui, Juan Luis Gonzalez Bello, Jaeho Moon, Jihyong Oh, Munchurl Kim

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； Flawless AI ； Department of Imaging Science, GSAIM, Chung-Ang University（Chung-Ang 大学影像科学系） 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 EcoSplat是一种可控制效率的前馈3D高斯点云生成框架，通过两阶段优化过程实现自适应的3D表示生成，适用于灵活的下游渲染任务。

Comments The first two authors contributed equally to this work (equal contribution). The last two authors advised equally to this work. Please visit our project page at https://kaist-viclab.github.io/ecosplat-site/

STRinGS: Selective Text Refinement in Gaussian Splatting

STRinGS: 选择性文本细化在高斯点云中

Abhinav Raundhal, Gaurav Behera, P J Narayanan, Ravi Kiran Sarvadevabhatla, Makarand Tapaswi

机构 * CVIT, IIIT Hyderabad, India（计算机视觉研究所，印度海得拉巴印度理工学院） 纠错

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

AI总结 STRinGS提出了一种文本感知的选性细化框架，通过分离文本和非文本区域并优化全场景，提升3DGS重建中文本的清晰度和可读性，同时引入OCR字符错误率评估和STRinGS-360数据集。

Comments Accepted to WACV 2026. Project Page, see https://STRinGS-official.github.io

FastGS: Training 3D Gaussian Splatting in 100 Seconds

FastGS：在100秒内训练3D高斯溅射

Shiwei Ren, Tianci Wen, Yongchun Fang, Biao Lu

机构 * NanKai University（南开大学） 纠错

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

AI总结 FastGS通过基于多视角一致性的致密化和修剪策略，实现了在100秒内高效训练3D高斯溅射，显著提升训练速度并保持渲染质量。

Comments Project page: https://fastgs.github.io/

MoBGS: Motion Deblurring Dynamic 3D Gaussian Splatting for Blurry Monocular Video

MoBGS: 用于模糊单目视频的运动去模糊动态3D高斯点云技术

Minh-Quan Viet Bui, Jongmin Park, Juan Luis Gonzalez Bello, Jaeho Moon, Jihyong Oh, Munchurl Kim

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

AI总结 MoBGS通过模糊适应性潜在相机估计和曝光估计方法，实现对模糊单目视频中动态场景的高效去模糊和高质量时空视图重建。

Comments This paper has been accepted to AAAI 2026. The first two authors contributed equally to this work (equal contribution). The last two authors are co-corresponding authors. Please visit our project page at https://kaist-viclab.github.io/mobgs-site/

Compressing 3D Gaussian Splatting by Noise-Substituted Vector Quantization

通过噪声替代向量量化压缩3D高斯散射

Haishan Wang, Mohammad Hassan Vali, Arno Solin

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

AI总结 本文提出通过噪声替代向量量化技术压缩3D高斯散射，有效减少内存消耗并保持重建质量，适用于实际应用。

Comments Appearing in Scandinavian Conference on Image Analysis (SCIA) 2025

RemedyGS: Defend 3D Gaussian Splatting against Computation Cost Attacks

RemedyGS: 保护3D高斯散射免受计算成本攻击

Yanping Li, Zhening Liu, Zijian Li, Zehong Lin, Jun Zhang

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

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

AI总结 RemedyGS通过检测和净化被污染的图像，有效防御3DGS中的计算成本攻击，提升系统安全性和实用性。

DensifyBeforehand: LiDAR-assisted Content-aware Densification for Efficient and Quality 3D Gaussian Splatting

提前密集化：基于LiDAR的内容感知密集化以实现高效且高质量的3D高斯溅射

Phurtivilai Patt, Leyang Huang, Yinqiang Zhang, Yang Lei

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于LiDAR的内容感知密集化方法，通过结合稀疏LiDAR数据与单目深度估计，提升3D高斯溅射的初始化效率和视觉质量，降低资源消耗和训练时间。

Splats in Splats: Robust and Effective 3D Steganography towards Gaussian Splatting

Splats in Splats: 3DGS中稳健且有效的3D隐写术

Yijia Guo, Wenkai Huang, Yang Li, Gaolei Li, Hang Zhang, Liwen Hu, Jianhua Li, Tiejun Huang, Lei Ma

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

AI总结 splats in splats 是首个在3DGS中嵌入3D内容且不修改属性的隐写术框架，通过球谐函数加密和卷积自编码器实现高保真度与高速度的隐写术方法。

Comments Accepted by AAAI 2026

TrackGS: Optimizing COLMAP-Free 3D Gaussian Splatting with Global Track Constraints

TrackGS: 通过全局轨迹约束优化无COLMAP的3D高斯点分布

Dongbo Shi, Shen Cao, Lubin Fan, Bojian Wu, Jinhui Guo, Ligang Liu, Renjie Chen

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

AI总结 TrackGS通过引入全局轨迹约束优化3D高斯点分布，实现无COLMAP的视点合成，提升渲染质量和降低姿态误差。

Journal ref AAAI 2026

MonoGSDF: Exploring Monocular Geometric Cues for Gaussian Splatting-Guided Implicit Surface Reconstruction

MonoGSDF：探索单目几何线索用于高斯点扩散引导的隐式表面重建

Kunyi Li, Michael Niemeyer, Zeyu Chen, Nassir Navab, Federico Tombari

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Google（谷歌） ； Tsinghua University（清华大学） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） 纠错

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

AI总结 MonoGSDF通过结合高斯点与神经SDF，利用单目几何线索实现高效隐式表面重建，提升三维表面恢复的精度与效率。

Gaussian Blending: Rethinking Alpha Blending in 3D Gaussian Splatting

Junseo Koo, Jinseo Jeong, Gunhee Kim

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

Comments AAAI 2026

IBGS: Image-Based Gaussian Splatting

Hoang Chuong Nguyen, Wei Mao, Jose M. Alvarez, Miaomiao Liu

机构 * Australian National University（澳大利亚国立大学） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

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

Comments Accepted to NeurIPS 2025

Segmentation-Driven Initialization for Sparse-view 3D Gaussian Splatting

Yi-Hsin Li, Thomas Sikora, Sebastian Knorr, Mårten Sjöström

机构 * Mid Sweden University（中瑞典大学） ； Technical University of Berlin（柏林技术大学） ； Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin（柏林技术与经济高等学院） ； Department of Computer and Electrical Engineering, Mid Sweden University（中瑞典大学计算机与电气工程系） ； Department of Telecommunication Systems, Technical University of Berlin（柏林技术大学电信系统系） 纠错

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

Opt3DGS: Optimizing 3D Gaussian Splatting with Adaptive Exploration and Curvature-Aware Exploitation

Ziyang Huang, Jiagang Chen, Jin Liu, Shunping Ji

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

Comments Accepted at AAAI 2026 as a Conference Paper

ZPressor: Bottleneck-Aware Compression for Scalable Feed-Forward 3DGS

Weijie Wang, Donny Y. Chen, Zeyu Zhang, Duochao Shi, Akide Liu, Bohan Zhuang

机构 * ZIP Lab, Zhejiang University（浙江大学ZIP实验室） ； Monash University（墨尔本大学） 纠错

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

Comments NeurIPS 2025, Project Page: https://lhmd.top/zpressor, Code: https://github.com/ziplab/ZPressor

Inpaint360GS: Efficient Object-Aware 3D Inpainting via Gaussian Splatting for 360° Scenes

Shaoxiang Wang, Shihong Zhang, Christen Millerdurai, Rüdiger Westermann, Didier Stricker, Alain Pagani

机构 * German Research Center for Artificial Intelligence（德国人工智能研究中心） ； RPTU（鲁尔蓬德大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） 纠错

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

Comments WACV 2026, project page: https://dfki-av.github.io/inpaint360gs/

CLM: Removing the GPU Memory Barrier for 3D Gaussian Splatting

Hexu Zhao, Xiwen Min, Xiaoteng Liu, Moonjun Gong, Yiming Li, Ang Li, Saining Xie, Jinyang Li, Aurojit Panda

机构 * New York University New York NY USA ； Pacific Northwest National Laboratory \& University of Washington Seattle WA USA ； New York University ； Pacific Northwest National Laboratory \& University of Washington 纠错

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

Comments Accepted to appear in the 2026 ACM International Conference on Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems

ControlGS: Consistent Structural Compression Control for Deployment-Aware Gaussian Splatting

Fengdi Zhang, Yibao Sun, Hongkun Cao, Ruqi Huang

机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

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

LODGE: Level-of-Detail Large-Scale Gaussian Splatting with Efficient Rendering

Jonas Kulhanek, Marie-Julie Rakotosaona, Fabian Manhardt, Christina Tsalicoglou, Michael Niemeyer, Torsten Sattler, Songyou Peng, Federico Tombari

机构 * Google（谷歌） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Czech Technical University in Prague（布拉格捷克技术大学） ； Czech Institute of Informatics, Robotics and Cybernetics（捷克信息学、机器人学与自动化研究所） 纠错

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

Comments NeurIPS 2025; Web: https://lodge-gs.github.io/