3D 视觉

Observer-Actor: Active Vision Imitation Learning with Sparse-View Gaussian Splatting

观察者-执行者：基于稀疏视角高斯点云的主动视觉模仿学习

Yilong Wang, Cheng Qian, Ruomeng Fan, Edward Johns

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

AI总结 ObAct通过主动视觉探索提升双臂机器人模仿学习的鲁棒性，利用稀疏视角高斯点云增强观测清晰度，实验显示其在无遮挡和有遮挡情况下均显著优于固定相机设置。

Comments Accepted at ICRA 2026. Project Webpage: https://obact.github.io

Generalized non-exponential Gaussian splatting

广义非指数高斯散射

Sébastien Speierer, Adrian Jarabo

机构 * Meta 纠错

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

AI总结 本文将3DGS推广到非指数辐射传输模型，通过二次透射率定义不同衰减特性版本，提升复杂真实场景下的渲染效率。

Comments 13 pages, 6 figures, 4 tables

RAP: Fast Feedforward Rendering-Free Attribute-Guided Primitive Importance Score Prediction for Efficient 3D Gaussian Splatting Processing

RAP: 快速前馈渲染-free 属性引导的原始形体重要性分数预测用于高效3D高斯点绘处理

Kaifa Yang, Qi Yang, Yiling Xu, Zhu Li

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Missouri–Kansas City（密苏里大学-堪萨斯城分校） 纠错

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

AI总结 RAP通过属性引导和高效算法，实现3DGS中原始形体重要性分数的快速预测，提升重建、压缩和传输效率。

Comments Accepted by CVPR 2026

3D Scene Rendering with Multimodal Gaussian Splatting

多模态高斯散射的3D场景渲染

Chi-Shiang Gau, Konstantinos D. Polyzos, Athanasios Bacharis, Saketh Madhuvarasu, Tara Javidi

机构 * UCSD Centers for Machine intelligence, computing, and security (MICS) and Wireless Communications (CWC)（UCSD 机器智能、计算与安全中心（MICS）和无线通信中心） ； UCSD ； NVIDIA 纠错

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

AI总结 本文提出多模态框架，结合射频传感与高斯散射技术，实现高效且鲁棒的3D场景渲染。

GS-ProCams: Gaussian Splatting-based Projector-Camera Systems

GS-ProCams: 基于高斯点的投影-相机系统

Qingyue Deng, Jijiang Li, Haibin Ling, Bingyao Huang

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

AI总结 GS-ProCams通过高斯点表示实现视图无关的投影-相机系统，提升效率并减少资源消耗。

Comments This version includes updated experimental results after an implementation fix

Multi-Spectral Gaussian Splatting with Neural Color Representation

多光谱高斯点云渲染与神经颜色表示

Lukas Meyer, Josef Grün, Maximilian Weiherer, Bernhard Egger, Marc Stamminger, Linus Franke

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

AI总结 本文提出MS-Splatting框架，通过神经颜色表示实现多光谱3D高斯点云渲染，提升多光谱和单光谱渲染质量，应用于植被指数渲染。

Comments for project page, see https://meyerls.github.io/ms_splatting

GSM-GS: Geometry-Constrained Single and Multi-view Gaussian Splatting for Surface Reconstruction

GSM-GS: 用于表面重建的几何约束单视图和多视图高斯散射

Xiao Ren, Yu Liu, Ning An, Jian Cheng, Xin Qiao, He Kong

机构 * School of Automation and Intelligent Manufacturing, Southern University Science and Technology（自动化与智能制造学院，南方科技大学） ； Research Institute of Mine Artificial Intelligence, China Coal Research Institute（煤矿人工智能研究院，中国煤炭研究总院） ； Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Xi’an Jiaotong University（人工智能与机器人研究院，西安交通大学） 纠错

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

AI总结 GSM-GS通过几何约束单视图和多视图高斯散射，提升复杂表面结构的重建精度和渲染质量。

Comments https://aislab-sustech.github.io/GSM-GS/

LighthouseGS: Indoor Structure-aware 3D Gaussian Splatting for Panorama-Style Mobile Captures

LighthouseGS: 基于室内结构的3D高斯散点式全景式移动捕捉

Seungoh Han, Jaehoon Jang, Hyunsu Kim, Jaeheung Surh, Junhyung Kwak, Hyowon Ha, Kyungdon Joo

机构 * Ulsan National Institute of Science and Technology (UNIST)（乌山国立科学技术研究院） 纠错

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

AI总结 LighthouseGS通过利用室内结构和几何先验，提升单移动设备全景式捕捉的3D点估计和视图合成性能。

Comments WACV 2026

Faster-GS: Analyzing and Improving Gaussian Splatting Optimization

Faster-GS：分析和改进高斯点云优化

Florian Hahlbohm, Linus Franke, Martin Eisemann, Marcus Magnor

机构 * Computer Graphics Lab, TU Braunschweig（图计算机图形实验室，图林根大学） 纠错

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

AI总结 Faster-GS通过整合和优化3DGS的核心策略，实现了训练速度提升五倍的同时保持视觉质量，为高斯点云优化提供了新的高效基准，并拓展至四维场景重建。

Comments Project page: https://fhahlbohm.github.io/faster-gaussian-splatting

Informative Object-centric Next Best View for Object-aware 3D Gaussian Splatting in Cluttered Scenes

信息丰富的基于对象的下一步最佳视角用于对象感知的3D高斯散射在杂乱场景中

Seunghoon Jeong, Eunho Lee, Jeongyun Kim, Ayoung Kim

机构 * Interdisciplinary Program in Artificial Intelligence, SNU（人工智能交叉学科项目，SNU） ； Dept. of Mechanical Engineering, SNU（机械工程系，SNU） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于对象的下一步最佳视角策略，通过利用对象特征提升3D高斯散射在杂乱场景中的重建鲁棒性，实验表明深度误差显著降低。

Comments 9 pages, 8 figures, 4 tables, accepted to ICRA 2026

Towards Next-Generation SLAM: A Survey on 3DGS-SLAM Focusing on Performance, Robustness, and Future Directions

迈向下一代SLAM：聚焦性能、鲁棒性和未来方向的3DGS-SLAM综述

Li Wang, Ruixuan Gong, Yumo Han, Lei Yang, Lu Yang, Ying Li, Bin Xu, Huaping Liu, Rong Fu

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

AI总结 本文综述了3DGS-SLAM在性能、鲁棒性和未来方向上的关键技术，分析了其在SLAM中的应用及优化方法。

Split&Splat: Zero-Shot Panoptic Segmentation via Explicit Instance Modeling and 3D Gaussian Splatting

Split&Splat: 通过显式实例建模和3D高斯点撒技术实现零样本全景分割

Leonardo Monchieri, Elena Camuffo, Francesco Barbato, Pietro Zanuttigh, Simone Milani

机构 * University of Padova（帕多瓦大学） 纠错

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

AI总结 Split&Splat通过显式实例建模和3D高斯点撒技术实现零样本全景分割，提升场景重建的精度和效率。

LoD-Structured 3D Gaussian Splatting for Streaming Video Reconstruction

LoD结构的3D高斯点云法对于流媒体视频重建

Xinhui Liu, Can Wang, Lei Liu, Zhenghao Chen, Wei Jiang, Wei Wang, Dong Xu

机构 * School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong（计算与数据科学学院，香港大学） ； Futurewei Technologies Inc（未来科技公司） ； School of Computer and Information Sciences, The University of Newcastle（计算机与信息科学学院，新castle大学） 纠错

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

AI总结 本文提出StreamLoD-GS框架，通过LoD结构、运动分区和量化残差细化技术，实现流媒体视频的高效重建与高保真渲染。

SplatBus: A Gaussian Splatting Viewer Framework via GPU Interprocess Communication

SplatBus: 一种通过GPU进程间通信实现的高斯溅射查看框架

Yinghan Xu, Théo Morales, John Dingliana

机构 * Trinity College Dublin（都柏林三一学院） 纠错

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

AI总结 SplatBus通过GPU进程间通信实现3D高斯溅射的可视化，解决了传统渲染管线整合难题，适用于自动驾驶和虚拟现实等应用。

GS-GVINS: A Tightly-integrated GNSS-Visual-Inertial Navigation System Augmented by 3D Gaussian Splatting

GS-GVINS: 一种集成GNSS-视觉-惯性导航系统的系统，结合3D高斯点分布

Zelin Zhou, Saurav Uprety, Shichuang Nie, Hongzhou Yang

机构 * Department of Geomatics Engineering, Shulich School of Engineering, University of Calgary（测绘工程系、谢里尔工程学院、卡尔加里大学） 纠错

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

AI总结 GS-GVINS是一种结合3D高斯点分布的GNSS-视觉-惯性导航系统，通过提升导航精度实现大规模户外导航。

Computer vision training dataset generation for robotic environments using Gaussian splatting

使用高斯点扩散生成机器人环境中的计算机视觉训练数据集

Patryk Niżeniec, Marcin Iwanowski

机构 * Institute of Engineering and Technology, Faculty of Physics, Astronomy and Informatics, Nicolaus Copernicus University in Toruń（工程与技术学院，物理、天文学与信息学学院，尼古拉·哥白尼大学） 纠错

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

AI总结 本文提出利用3D高斯点扩散生成逼真机器人环境数据集，结合合成与真实数据提升目标检测与分割性能。

Comments Code available at: https://patrykni.github.io/UnitySplat2Data/

YOPO-Nav: Visual Navigation using 3DGS Graphs from One-Pass Videos

YOPO-Nav: 基于单次视频的3DGS图进行视觉导航

Ryan Meegan, Adam D'Souza, Bryan Bo Cao, Shubham Jain, Kristin Dana

机构 * Rutgers University（罗格斯大学） ； Stony Brook University（石溪大学） 纠错

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

AI总结 YOPO-Nav通过单次视频生成3DGS图实现高效视觉导航，结合粗略定位与局部模型优化，适用于真实环境的机器人导航任务。

Visionary: The World Model Carrier Built on WebGPU-Powered Gaussian Splatting Platform

Visionary: 基于WebGPU驱动的高斯点云平台的世界模型载体

Yuning Gong, Yifei Liu, Yifan Zhan, Muyao Niu, Xueying Li, Yuanjun Liao, Jiaming Chen, Yuanyuan Gao, Jiaqi Chen, Minming Chen, Li Zhou, Yuning Zhang, Wei Wang, Xiaoqing Hou, Huaxi Huang, Shixiang Tang, Le Ma, Dingwen Zhang, Xue Yang, Junchi Yan, Yanchi Zhang, Yinqiang Zheng, Xiao Sun, Zhihang Zhong

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Sichuan University（四川大学） ； The University of Tokyo（东京大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） 纠错

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

AI总结 Visionary是一款基于WebGPU的实时高斯点云渲染平台，通过高效推断和浏览器集成，提升3DGS方法的部署效率与多样性。

Comments Project page: https://visionary-laboratory.github.io/visionary

TextureSplat: Per-Primitive Texture Mapping for Reflective Gaussian Splatting

TextureSplat：针对反射高斯点云的每原始体纹理映射

Mae Younes, Adnane Boukhayma

机构 * Inria France（法国国家信息与自动化技术研究院） 纠错

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

AI总结 TextureSplat通过高斯点云衍生辐射场和GPU加速，实现高反射场景的高效纹理映射与渲染。

Comments 3DV 2026

Content-Aware Texturing for Gaussian Splatting

具有内容感知的高斯点散布纹理生成

Panagiotis Papantonakis, Georgios Kopanas, Fredo Durand, George Drettakis

机构 * Inria（法国国家信息与自动化技术研究院） ； Université Côte D’Azur（蔚蓝海岸大学） ； Google（谷歌） ； Runway ML（Runway机器学习） ； MIT CSAIL（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于内容感知的高斯点散布纹理生成方法，通过自适应调整纹理分辨率来提高图像质量和参数效率。

Comments Project Page: https://repo-sam.inria.fr/nerphys/gs-texturing/

Journal ref Eurographics Symposium on Rendering (Symposium Track), 2025

Embracing Dynamics: Dynamics-aware 4D Gaussian Splatting SLAM

拥抱动态：面向动态环境的4D高斯点划SLAM

Zhicong Sun, Jacqueline Lo, Jinxing Hu

机构 * Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology（深圳先进技术研究院） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） 纠错

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

AI总结 D4DGS-SLAM通过引入4DGS地图表示，解决动态环境中SLAM的定位与地图重建问题，采用动态感知模块和不同正则化项提升动态场景重建质量。

Comments This paper has been accepted by IROS 2025

Journal ref 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)

MeshSplat: Generalizable Sparse-View Surface Reconstruction via Gaussian Splatting

MeshSplat: 通过高斯散射实现通用稀疏视图表面重建

Hanzhi Chang, Ruijie Zhu, Wenjie Chang, Mulin Yu, Yanzhe Liang, Jiahao Lu, Zhuoyuan Li, Tianzhu Zhang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 MeshSplat通过高斯散射实现稀疏视图下的通用表面重建，利用2DGS连接新视图合成与几何先验，提升重建精度。

Comments Accepted by AAAI 2026

Temporally Compressed 3D Gaussian Splatting for Dynamic Scenes

时域压缩的3D高斯点散布用于动态场景

Saqib Javed, Ahmad Jarrar Khan, Corentin Dumery, Chen Zhao, Mathieu Salzmann

机构 * EPFL（苏黎世联邦理工学院） ； CVLab（计算机视觉实验室） ； Swiss Data Science Center Lausanne（瑞士数据科学中心洛桑） 纠错

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

AI总结 提出时域压缩的3D高斯点散布技术，用于高效压缩动态场景的3D高斯表示，实现内存使用减少和渲染效率提升。

Comments Accepted at British Machine Vision Conference (BMVC) 2025

PhysGS: Bayesian-Inferred Gaussian Splatting for Physical Property Estimation

PhysGS：基于贝叶斯推断的高斯点云法用于物理性质估计

Samarth Chopra, Jing Liang, Gershom Seneviratne, Dinesh Manocha

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学学院公园分校） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 PhysGS通过贝叶斯推断结合视觉线索和语言先验，实现对物理属性的密集估计，提升质量、硬度和摩擦误差的准确性。

Comments Submitted to CVPR 2026

Rad-GS: Radar-Vision Integration for 3D Gaussian Splatting SLAM in Outdoor Environments

Rad-GS：用于户外环境的雷达-视觉融合3D高斯点云SLAM

Renxiang Xiao, Wei Liu, Yuanfan Zhang, Yushuai Chen, Jinming Chen, Zilu Wang, Liang Hu

机构 * Department of Automation, School of Mechanical Engineering and Automation, Harbin Institute of Technology（自动化系、机械工程与自动化学院、哈尔滨工业大学） ； School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology（计算机科学与技术学院、哈尔滨工业大学） 纠错

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

AI总结 Rad-GS通过融合雷达与视觉信息，实现公里级户外环境的3D高斯点云SLAM，提升定位精度与场景重建能力。

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters 10(12), 13359-13366 (2025)

RoboTidy : A 3D Gaussian Splatting Household Tidying Benchmark for Embodied Navigation and Action

Xiaoquan Sun, Ruijian Zhang, Kang Pang, Bingchen Miao, Yuxiang Tan, Zhen Yang, Ming Li, Jiayu Chen

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； INFIFORCE Intelligent Technology Co., Ltd.（INFIFORCE智能技术有限公司） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Guangming Lab, Shenzhen（深圳光明实验室） 纠错

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

UniGS: Unified Geometry-Aware Gaussian Splatting for Multimodal Rendering

Yusen Xie, Zhenmin Huang, Jianhao Jiao, Dimitrios Kanoulas, Jun Ma

机构 * HKUST (GZ)（香港科技大学（广州）） ； HKUST（香港科技大学） ； UCL（伦敦大学学院） 纠错

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

Robust and High-Fidelity 3D Gaussian Splatting: Fusing Pose Priors and Geometry Constraints for Texture-Deficient Outdoor Scenes

Meijun Guo, Yongliang Shi, Caiyun Liu, Yixiao Feng, Ming Ma, Tinghai Yan, Weining Lu, Bin Liang

机构 * School of Mechatronical Engineering, Beijing Institute of Technology（机械电子工程学院，北京理工大学） ； Beiing National Research Center for Information Science and Technology（北京国家信息科学与技术研究中心） ； Qiyuan Lab（启元实验室） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

Comments 7 pages, 3 figures. Accepted by IROS 2025

AgriGS-SLAM: Orchard Mapping Across Seasons via Multi-View Gaussian Splatting SLAM

Mirko Usuelli, David Rapado-Rincon, Gert Kootstra, Matteo Matteucci

机构 * Dipartimento di Bioingegneria, Elettronica e Informazione, Politecnico di Milano（生物工程、电子与信息系，米兰理工大学） ； Agricultural Biosystems Engineering, Wageningen University & Research（农业生物系统工程，瓦赫宁根大学与研究） 纠错

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

Disentangled 4D Gaussian Splatting: Rendering High-Resolution Dynamic World at 343 FPS

Hao Feng, Hao Sun, Wei Xie, Zhi Zuo, Zhengzhe Liu

机构 * Hubei Provincial Key Laboratory of Artificial Intelligence and Smart Learning, Central China Normal University（人工智能与智能学习湖北省重点实验室，中国地质大学（武汉）） ； School of Computer Science, Central China Normal University（计算机科学学院，中国地质大学（武汉）） ； National Language Resources Monitoring and Research Center for Network Media, Central China Normal University（网络媒体语言资源监测与研究中心，中国地质大学（武汉）） ； College of Artificial Intelligence, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（人工智能学院，南京航空航天大学） ； School of Data Science, Lingnan University（数据科学学院，岭南大学） 纠错

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