3D 视觉

ContextGS: Compact 3D Gaussian Splatting with Anchor Level Context Model

Yufei Wang, Zhihao Li, Lanqing Guo, Wenhan Yang, Alex C. Kot, Bihan Wen

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

MotionGS : Compact Gaussian Splatting SLAM by Motion Filter

Xinli Guo, Weidong Zhang, Ruonan Liu, Peng Han, Hongtian Chen

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

GGRt: Towards Pose-free Generalizable 3D Gaussian Splatting in Real-time

Hao Li, Yuanyuan Gao, Chenming Wu, Dingwen Zhang, Yalun Dai, Chen Zhao, Haocheng Feng, Errui Ding, Jingdong Wang, Junwei Han

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

Comments Project page: https://3d-aigc.github.io/GGRt

Revising Densification in Gaussian Splatting

Samuel Rota Bulò, Lorenzo Porzi, Peter Kontschieder

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

Robust Gaussian Splatting

François Darmon, Lorenzo Porzi, Samuel Rota-Bulò, Peter Kontschieder

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

Text-to-3D using Gaussian Splatting

Zilong Chen, Feng Wang, Yikai Wang, Huaping Liu

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

Comments To appear at CVPR 2024. Project page: https://gsgen3d.github.io. Code: https://github.com/gsgen3d/gsgen

GauStudio: A Modular Framework for 3D Gaussian Splatting and Beyond

Chongjie Ye, Yinyu Nie, Jiahao Chang, Yuantao Chen, Yihao Zhi, Xiaoguang Han

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

Comments Code: https://github.com/GAP-LAB-CUHK-SZ/gaustudio

GS-IR: 3D Gaussian Splatting for Inverse Rendering

Zhihao Liang, Qi Zhang, Ying Feng, Ying Shan, Kui Jia

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

BAGS: Blur Agnostic Gaussian Splatting through Multi-Scale Kernel Modeling

Cheng Peng, Yutao Tang, Yifan Zhou, Nengyu Wang, Xijun Liu, Deming Li, Rama Chellappa

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

iComMa: Inverting 3D Gaussian Splatting for Camera Pose Estimation via Comparing and Matching

Yuan Sun, Xuan Wang, Yunfan Zhang, Jie Zhang, Caigui Jiang, Yu Guo, Fei Wang

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

Fed3DGS: Scalable 3D Gaussian Splatting with Federated Learning

Teppei Suzuki

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

Comments Code: https://github.com/DensoITLab/Fed3DGS

GaussianPro: 3D Gaussian Splatting with Progressive Propagation

Kai Cheng, Xiaoxiao Long, Kaizhi Yang, Yao Yao, Wei Yin, Yuexin Ma, Wenping Wang, Xuejin Chen

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

Comments See the project page for code, data: https://kcheng1021.github.io/gaussianpro.github.io

GS-CLIP: Gaussian Splatting for Contrastive Language-Image-3D Pretraining from Real-World Data

Haoyuan Li, Yanpeng Zhou, Yihan Zeng, Hang Xu, Xiaodan Liang

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

Comments The content of the technical report needs to be updated and retracted to avoid other impacts

EndoGaussians: Single View Dynamic Gaussian Splatting for Deformable Endoscopic Tissues Reconstruction

Yangsen Chen, Hao Wang

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

GaussianEditor: Swift and Controllable 3D Editing with Gaussian Splatting

Yiwen Chen, Zilong Chen, Chi Zhang, Feng Wang, Xiaofeng Yang, Yikai Wang, Zhongang Cai, Lei Yang, Huaping Liu, Guosheng Lin

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

Comments Project Page: https://buaacyw.github.io/gaussian-editor/ Code: https://github.com/buaacyw/GaussianEditor

RORA: Realistic Object Reconstruction with Articulation

RORA：带关节运动的真实物体重建

Hyesung Lee, Youngseon Lee, Kyutae Lee, Dongjun Lee, Yongseok Lee

机构 * Seoul National University（首尔大学） ； DGIST（大邱庆北科学技术院） 纠错

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

AI总结 本研究提出RORA端到端管线，可从单个静态物体视频输入重建带精确关节运动的仿真就绪资产，在PartNet-Mobility-V0数据集和真实物体上取得良好效果，可用于机器人学习的实时灵巧手操作任务。

Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication. Copyright may be transferred without notice, after which this version may no longer be accessible

Instant NuRec: Feed-Forward 3D Gaussian Reconstruction for Driving Scene Simulation

即时NuRec：用于驾驶场景模拟的前馈3D高斯重建

NVIDIA, :, Jiahui Huang, Jiawei Ren, Michal Tyszkiewicz, Bjoern Haefner, Michael Shelley, Xin Kang, Seung Wook Kim, Ning Xu, Qi Wu, Janick Martinez Esturo, Shengyu Huang, Nick Schneider, Laura Leal-Taixe, Zan Gojcic, Sanja Fidler

机构 * NVIDIA 纠错

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

AI总结 针对自动驾驶3D模拟平台中神经模拟方法存在的速度慢和需逐场景调整问题，提出即时NuRec这一前馈神经重建模型，可快速将多视图驾驶日志转为3DGS世界，在数据集上PSNR表现出色，还能用于闭环模拟。

Comments Project Page: https://research.nvidia.com/labs/sil/projects/instant-nurec/

Bake It Till You Make It: Ultrafast Spatial Texture-Atlas Splatting

烘焙直至成功：超快速空间纹理图集喷涂

Neel Kelkar, Simon Niedermayr, Kaloian Petkov, Klaus Engel, Rüdiger Westermann

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Siemens-Healthineers（西门子医疗） 纠错

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

AI总结 研究针对3D高斯喷涂渲染成本高的问题，引入解耦辐射表示，结合稀疏性增强优化，利用几何稀疏性和GPU纹理映射，实现更快更稀疏重建，比3DGS速度提升五倍，能在消费硬件上实时4K 60帧渲染。

Comments 12 pages, 6 figures. Project page with videos and interactive demos: https://nilkel.github.io/bitymi/

Lighting-Consistent Object Transfer Across Radiance Fields

跨辐射场的一致光照物体迁移

Nicolás Violante, George Kopanas, Linus Franke, Julien Philip, George Drettakis

机构 * Inria ； Université Côte d’Azur（大学皮埃尔-皮埃尔·德·科蒂尔） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Eyeline Labs（Eyeline实验室） 纠错

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

AI总结 针对3D高斯泼溅中物体迁移时光照不一致的问题，提出一种扩散模型调和合成图像，结合合成、生成和真实数据训练，并通过后优化整合为3DGS表示，实现高质量物体迁移。

Comments Project page: https://repo-sam.inria.fr/nerphys/dot3d

Journal ref Computer Graphics Forum (EGSR) 2026

Scene-Level Heterogeneous Physics Simulation with 3D Gaussian Splats

基于3D高斯散点的场景级异构物理仿真

Xiaoyang Liu, Shangzhe Wu, Kai Han

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

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

AI总结 提出一种表示抽象框架，将3D高斯散点、虚拟网格和流体等异构资产统一为物理粒子集，实现场景级、多求解器的物理仿真，支持3DGS资产的非刚性变形与复杂双向交互。

Comments Accepted to CVPR 2026 Findings

Journal ref Proc. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Findings, 2026, pp. 6456-6465

XPR: An Extensible Cross-Platform Point-Based Differentiable Renderer

XPR：一个可扩展的跨平台基于点的可微分渲染器

Steve Rhyner, Sankeerth Durvasula, Aleksandr Kovalev, Hansel Jia, Adrian Zhao, Mrutunjayya Mrutunjayya, Nilesh Ahuja, Selvakumar Panneer, Christina Giannoula, Nandita Vijaykumar

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； Intel（英特尔） ； Max Planck Institute for Software Systems（马克斯·普朗克软件系统研究所） 纠错

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

AI总结 提出XPR框架，通过高级编程接口和模块化渲染管线，支持用少量代码实现3DGS等新方法，并利用XLA编译器跨平台运行。

Beyond Static Gaussians: An Empirical Investigation of Architectural Paradigms for Dynamic 3D Scene Reconstruction

超越静态高斯：动态3D场景重建架构范式的实证研究

Adrian Ramlal, John S. Zelek

机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学） 纠错

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

AI总结 本文通过实证比较结构引导与高斯中心两种动态3D高斯溅射范式，揭示重建质量/紧凑性与渲染速度之间的根本权衡。

Comments Accepted in Journal of Computational Vision and Imaging Systems (JCVIS)

Journal ref Journal of Computational Vision and Imaging Systems, Vol. 11, No. 1, 2025, p. 99

Depth Peeling for High-Fidelity Gaussian-Enhanced Surfel Rendering

用于高保真高斯增强面元渲染的深度剥离

Keyang Ye, Hongzhi Wu, Kun Zhou

机构 * State Key Lab of CAD&CG, Zhejiang University（计算机辅助设计与图形学国家重点实验室，浙江大学） ； Hangzhou Research Institute of Holographic and AI Technology（杭州全息与人工智能技术研究院） 纠错

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

AI总结 提出DP-GES，通过半透明边界增强不透明面元并利用深度剥离建立逐像素排序，实现无排序高斯溅射和正确透射率调制，消除锯齿和弹出伪影，提升重建质量。

GAF: Gaussian Action Field as a 4D Representation for Dynamic World Modeling in Robotic Manipulation

GAF: 高斯动作场作为机器人操作中动态世界建模的4D表示

Ying Chai, Litao Deng, Ruizhi Shao, Jiajun Zhang, Kangchen Lv, Liangjun Xing, Xiang Li, Hongwen Zhang, Yebin Liu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Beijing Normal University（北京师范大学） ； Shadow AI 纠错

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

AI总结 提出GAF，通过扩展3D高斯溅射引入可学习运动属性，实现动态场景的4D建模，并利用动作-视觉对齐去噪框架提升机器人操作成功率。

Comments https://ChaiYing1.github.io/projects/GAF/

SaLF: Sparse Local Fields for Multi-Sensor Rendering in Real-Time

SaLF：用于实时多传感器渲染的稀疏局部场

Yun Chen, Matthew Haines, Jingkang Wang, Sahil Jain, Krzysztof Baron-Lis, Sivabalan Manivasagam, Ze Yang, Raquel Urtasun

机构 * Waabi ； University of Toronto（多伦多大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SaLF，一种高效的体素表示方法，支持多传感器仿真，具备快速训练和渲染能力，适用于多传感器自主系统评估。

Comments ICRA 2026. Project page: https://waabi.ai/salf/

Diff2DGS: Reliable Reconstruction of Occluded Surgical Scenes via 2D Gaussian Splatting

Diff2DGS: 通过2D高斯点散布实现遮挡手术场景的可靠重建

Tianyi Song, Danail Stoyanov, Evangelos Mazomenos, Francisco Vasconcelos

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

AI总结 Diff2DGS通过两阶段框架提升遮挡手术场景的3D重建精度，结合扩散模型和可学习变形模型，实现更准确的几何和外观重建。

Comments This work has been accpeted by the IEEE Robotics and Automation Letters(RA-L)

Construction and Dynamic Update of Channel Gain Maps via 3D Gaussian Splatting

通过三维高斯平铺构建和动态更新信道增益图

Yilong Chen, Yuan Guo, Juncong Zhou, Jie Xu, Rui Zhang

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；3DGS(abstract,abstract_cn)

AI总结 研究基于三维高斯平铺为大规模网络构建及动态更新基于网格的信道增益图，提出基于物理知识的高斯平铺信道增益模型及增量学习机制，实现准确重建、适应动态变化并达成精度-复杂度良好权衡。

SpeedyGS: Content-Aware 3D Gaussian Splatting Compression via Two-Stage Optimization

SpeedyGS：通过两阶段优化实现内容感知的3D高斯图元压缩

Junteng Zhang, Tong Chen, Yuxin Zhao, Yibo Shi, Jing Wang, Zhan Ma

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；3DGS(abstract,abstract_cn)

AI总结 研究针对3D高斯图元压缩解码慢不适用于交互式应用的问题，提出SpeedyGS，通过两阶段优化，即结构形成阶段联合优化自适应量化和剪枝，统计编码阶段转换并编码高斯几何和属性，在多方面取得良好平衡，压缩性能优且解码快。

A Geometric Algebra-Informed 3DGS Framework for Wireless Channel Prediction

一种几何代数驱动的3DGS框架用于无线信道预测

Jingzhou Shen, Tianya Zhao, Xuyu Wang

专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(title,title_cn)；Gaussian Splatting(abstract)

AI总结 提出几何代数驱动的3D高斯泼溅框架(GAI-GS)，通过结合3D高斯泼溅与几何代数注意力机制显式建模复杂传播环境中的射线-物体交互，实现无线信道预测。

Comments Accepted by CVPR 2026

GScomp-QA: A Subjective Dataset for Quality Assessment of Compressed Gaussian Splatting

GScomp-QA：压缩高斯泼溅质量评估的主观数据集

Pedro Martin, António Rodrigues, João Ascenso, Maria Paula Queluz

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

AI总结 针对高斯泼溅压缩缺乏评估数据集的问题，构建了包含331个视频刺激的主观质量评估数据集GScomp-QA，并通过率失真分析和18种客观指标评估现有压缩方案。