3D 视觉

LeafFit: Plant Assets Creation from 3D Gaussian Splatting

LeafFit：从3D高斯点云生成可编辑的植物资产

Chang Luo, Nobuyuki Umetani

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

AI总结 LeafFit通过分割和拟合叶片生成可编辑的植物网格资产，减少数据规模并提升编辑效率。

Comments Our source code is publicly available at https://github.com/netbeifeng/leaf_fit

Journal ref Eurographics 2026

ERGO: Excess-Risk-Guided Optimization for High-Fidelity Monocular 3D Gaussian Splatting

ERGO：基于超额风险的高保真单目3D高斯点云优化

Zehua Ma, Hanhui Li, Zhenyu Xie, Xiaonan Luo, Michael Kampffmeyer, Feng Gao, Xiaodan Liang

机构 * Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University（中山大学深圳校区） ； Peking University（北京大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Guilin University of Electronic Technology（桂林电子科技大学） ； UiT The Arctic University of Norway（UiT北欧大学） 纠错

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

AI总结 ERGO通过基于超额风险分解的自适应优化框架，提升单目3D高斯点云重建的几何和纹理保真度。

OpenMonoGS-SLAM: Monocular Gaussian Splatting SLAM with Open-set Semantics

OpenMonoGS-SLAM: 单目高斯点云SLAM与开放语义结合

Jisang Yoo, Gyeongjin Kang, Hyun-kyu Ko, Hyeonwoo Yu, Eunbyung Park

机构 * Sungkyunkwan University（成均馆大学） ； Yonsei University（延世大学） 纠错

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

AI总结 OpenMonoGS-SLAM通过结合3DGS与开放集语义，实现无需深度输入的单目SLAM，提升开放世界环境下的感知与建图性能。

Comments Work in progress. Project page: https://jisang1528.github.io/OpenMonoGS-SLAM/

ThermoSplat: Cross-Modal 3D Gaussian Splatting with Feature Modulation and Geometry Decoupling

ThermoSplat: 多模态3D高斯点云的特征调制与几何解耦

Zhaoqi Su, Shihai Chen, Xinyan Lin, Liqin Huang, Zhipeng Su, Xiaoqiang Lu

机构 * College of Physics and Information Engineering, Fuzhou University（物理与信息工程学院，福州大学） 纠错

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

AI总结 ThermoSplat通过特征调制和几何解耦实现多模态3D高斯点云的深度光谱感知重建，提升多光谱场景的渲染质量。

GaussianPOP: Principled Simplification Framework for Compact 3D Gaussian Splatting via Error Quantification

GaussianPOP: 基于误差量化的原则性简化框架用于紧凑3D高斯点云渲染

Soonbin Lee, Yeong-Gyu Kim, Simon Sasse, Tomas M. Borges, Yago Sanchez, Eun-Seok Ryu, Thomas Schierl, Cornelius Hellge

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

AI总结 GaussianPOP通过基于误差量化的原理性框架，实现3D高斯点云渲染的高效简化，提升模型紧凑性与渲染质量的平衡。

QuantumGS: Quantum Encoding Framework for Gaussian Splatting

QuantumGS: 用于高斯点云的量子编码框架

Grzegorz Wilczyński, Rafał Tobiasz, Paweł Gora, Marcin Mazur, Przemysław Spurek

机构 * Jagiellonian University（雅盖隆大学） ； IDEAS Research Institute（IDEAS研究 institutes） 纠错

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

AI总结 QuantumGS通过引入量子电路提升高斯点云在高频率视点依赖效果捕捉中的表现，实现更高表达能力和泛化能力。

FastPhysGS: Accelerating Physics-based Dynamic 3DGS Simulation via Interior Completion and Adaptive Optimization

FastPhysGS: 通过内部补全与自适应优化加速基于物理的动态3DGS仿真

Yikun Ma, Yiqing Li, Jingwen Ye, Zhongkai Wu, Weidong Zhang, Lin Gao, Zhi Jin

机构 * School of Intelligent Systems Engineering, Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University（中山大学智能系统工程学院） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Guangdong Provincial Key Laboratory of Fire Science（广东省消防科学与智能应急技术重点实验室） ； Guangdong Provincial Key Laboratory of Robotics（广东省机器人与数字智能制造技术重点实验室） 纠错

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

AI总结 FastPhysGS通过内部补全与自适应优化，实现了基于物理的动态3DGS仿真的高效与稳健，提升了仿真精度和效率。

Feat2GS: Probing Visual Foundation Models with Gaussian Splatting

Feat2GS: 通过高斯点云探测视觉基础模型

Yue Chen, Xingyu Chen, Anpei Chen, Gerard Pons-Moll, Yuliang Xiu

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

AI总结 Feat2GS通过高斯点云探测视觉基础模型的3D理解能力，无需3D数据即可分析几何和纹理意识。

Comments Project Page: https://fanegg.github.io/Feat2GS/

Journal ref Proc. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2025

PSGS: Text-driven Panorama Sliding Scene Generation via Gaussian Splatting

PSGS：通过高斯点划法实现文本驱动的全景滑动场景生成

Xin Zhang, Shen Chen, Jiale Zhou, Lei Li

机构 * East China University of Science and Technology（东华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

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

AI总结 PSGS通过高斯点划法和双阶段框架实现高质量文本驱动全景场景生成，提升3D场景的真实感和细节保真度。

Comments Accepted to ICASSP2026

RAVE: Rate-Adaptive Visual Encoding for 3D Gaussian Splatting

RAVE: 适应性速率的3D高斯点云编码

Hoang-Nhat Tran, Francesco Di Sario, Gabriele Spadaro, Giuseppe Valenzise, Enzo Tartaglione

机构 * Université Paris-Saclay, CNRS, CentraleSupélec, L2S 91190 Gif-sur-Yvette, France（巴黎-萨克雷大学、法国国家科学研究中心、中央超导电子学学院、L2S实验室） ； University of Turin, Italy（都灵大学） ； LTCI, Télécom Paris, Institut Polytechnique de Paris, France（LTCI、巴黎电信学院、巴黎高等理工学院） 纠错

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

AI总结 RAVE提出了一种灵活的3D高斯点云压缩方法，支持动态速率控制，实现高效高质量的压缩，适用于沉浸式应用。

FreeFix: Boosting 3D Gaussian Splatting via Fine-Tuning-Free Diffusion Models

FreeFix: 通过无微调扩散模型提升3D高斯散射

Hongyu Zhou, Zisen Shao, Sheng Miao, Pan Wang, Dongfeng Bai, Bingbing Liu, Yiyi Liao

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； University of Maryland, College Park（马里兰大学学院 park 分校） ； Huawei（华为） 纠错

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

AI总结 FreeFix通过无微调扩散模型提升3D高斯散射，实现高质量视图合成与强泛化能力。

Comments Our project page is at https://xdimlab.github.io/freefix

UniMGS: Unifying Mesh and 3D Gaussian Splatting with Single-Pass Rasterization and Proxy-Based Deformation

UniMGS: 统一网格和3D高斯点散布的单次扫描转换与基于代理的变形

Zeyu Xiao, Mingyang Sun, Yimin Cong, Lintao Wang, Dongliang Kou, Zhenyi Wu, Dingkang Yang, Peng Zhai, Zeyu Wang, Lihua Zhang

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

AI总结 UniMGS通过统一框架实现网格与3D高斯点散布的单次反走样化渲染，解决遮挡和透明度问题，提升视觉效果。

Comments conference

Geometry-Grounded Gaussian Splatting

基于几何的高斯散射

Baowen Zhang, Chenxing Jiang, Heng Li, Shaojie Shen, Ping Tan

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于几何的高斯散射方法，通过理论推导将高斯原语确立为随机固体，从而提升多视角一致性和细粒度几何提取效果。

Comments 16 pages, 15 figures

SceneSplat++: A Large Dataset and Comprehensive Benchmark for Language Gaussian Splatting

SceneSplat++: 一个大规模数据集和全面的基准用于语言高斯点云

Mengjiao Ma, Qi Ma, Yue Li, Jiahuan Cheng, Runyi Yang, Bin Ren, Nikola Popovic, Mingqiang Wei, Nicu Sebe, Luc Van Gool, Theo Gevers, Martin R. Oswald, Danda Pani Paudel

机构 * Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） ； Johns Hopkins University（约翰·霍普金斯大学） ； University of Pisa（比萨大学） ； University of Trento（特伦托大学） 纠错

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

AI总结 SceneSplat++提出一个大规模数据集和基准，评估语言高斯点云方法，展示可推广方法在3D理解中的优势。

Comments 15 pages, codes, data and benchmark are released at https://scenesplatpp.gaussianworld.ai/

EVolSplat4D: Efficient Volume-based Gaussian Splatting for 4D Urban Scene Synthesis

EVolSplat4D: 面向4D城市场景合成的高效体素基于高斯点云方法

Sheng Miao, Sijin Li, Pan Wang, Dongfeng Bai, Bingbing Liu, Yue Wang, Andreas Geiger, Yiyi Liao

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Huawei（华为） ； University of Tübingen（图宾根大学） 纠错

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

AI总结 EvolSplat4D通过统一体积和像素高斯预测，实现高效4D城市场景合成，提升动态和静态环境的重建精度与一致性。

Rasterizing Wireless Radiance Field via Deformable 2D Gaussian Splatting

通过可变形2D高斯散射法实现无线辐射场的栅格化

Mufan Liu, Cixiao Zhang, Qi Yang, Yujie Cao, Yiling Xu, Yin Xu, Shu Sun, Mingzeng Dai, Yunfeng Guan

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） ； University of Missouri-Kansas City（密苏里大学-凯斯城分校） ； Lenovo Group, Lenovo Research（联想集团，联想研究院） 纠错

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

AI总结 SwiftWRF通过可变形2D高斯散射法高效重建无线辐射场，实现高速光谱合成与高精度信号预测

Deblur4DGS: 4D Gaussian Splatting from Blurry Monocular Video

Deblur4DGS：从模糊单目视频中进行4D高斯散射

Renlong Wu, Zhilu Zhang, Mingyang Chen, Zifei Yan, Wangmeng Zuo

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

AI总结 Deblur4DGS通过引入曝光正则化和多分辨率一致性正则化，从模糊单目视频中高质量重建4D模型，提升视频去模糊、帧插值和稳定效果。

Comments 16 pages

CSGaussian: Progressive Rate-Distortion Compression and Segmentation for 3D Gaussian Splatting

CSGaussian：渐进率失真压缩与分割用于3D高斯溅射

Yu-Jen Tseng, Chia-Hao Kao, Jing-Zhong Chen, Alessandro Gnutti, Shao-Yuan Lo, Yen-Yu Lin, Wen-Hsiao Peng

机构 * National Yang Ming Chiao Tung University ； University of Brescia ； National Taiwan University 纠错

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

AI总结 CSGaussian提出一种统一框架，通过整合语义学习实现3D高斯溅射的率失真优化压缩与分割，提升场景编辑与操作能力。

Comments Accepted at WACV 2026

TIDI-GS: Floater Suppression in 3D Gaussian Splatting for Enhanced Indoor Scene Fidelity

TIDI-GS：在3D高斯散射中消除浮游物以提升室内场景保真度

Sooyeun Yang, Cheyul Im, Jee Won Lee, Jongseong Brad Choi

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

AI总结 TIDI-GS通过消除3D高斯散射中的浮游物提升室内场景保真度，采用轻量级插件方式改进几何结构和视觉质量。

ProFuse: Efficient Cross-View Context Fusion for Open-Vocabulary 3D Gaussian Splatting

ProFuse: 高效的跨视角上下文融合用于开放词汇3D高斯点云渲染

Yen-Jen Chiou, Wei-Tse Cheng, Yuan-Fu Yang

机构 * National Yang Ming Chiao Tung University（国家阳明交通大学） 纠错

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

AI总结 ProFuse通过高效的跨视角上下文融合方法，实现开放词汇3D高斯点云渲染的快速语义附着。

Comments 10 pages, 5 figures

3DGS-Drag: Dragging Gaussians for Intuitive Point-Based 3D Editing

3DGS-Drag：基于高斯分布的直观点基3D编辑

Jiahua Dong, Yu-Xiong Wang

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 3DGS-Drag通过结合变形引导和扩散引导，实现高效直观的点基3D场景拖动编辑，提升几何内容编辑的性能与效率。

Temporal Smoothness-Aware Rate-Distortion Optimized 4D Gaussian Splatting

时间平滑性感知的率失真优化4D高斯点溅射

Hyeongmin Lee, Kyungjune Baek

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

AI总结 本文提出了一种针对4DGS的端到端率失真优化压缩框架，通过小波变换提升存储效率，实现高达91倍的压缩率并保持高质量渲染。

Comments 24 pages, 10 figures, NeurIPS 2025

Unifying Appearance Codes and Bilateral Grids for Driving Scene Gaussian Splatting

统一外观代码与双侧网格用于驾驶场景高斯点漂浮

Nan Wang, Yuantao Chen, Lixing Xiao, Weiqing Xiao, Bohan Li, Zhaoxi Chen, Chongjie Ye, Shaocong Xu, Saining Zhang, Ziyang Yan, Pierre Merriaux, Lei Lei, Tianfan Xue, Hao Zhao

机构 * BAAI（北京人工智能研究院） ； AIR, THU（清华大学人工智能研究院） ； SJTU（上海交通大学） ； EIT(Ningbo)（宁波工程学院） ； CUHK（香港大学） ； LeddarTech 纠错

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

AI总结 本文提出了一种多尺度双侧网格方法，统一了外观代码与双侧网格，提升了自动驾驶场景中的几何重建精度。

Comments Accepted to NeurIPS 2025 ; Project page: https://bigcileng.github.io/bilateral-driving ; Code: https://github.com/BigCiLeng/bilateral-driving

CaricatureGS: Exaggerating 3D Gaussian Splatting Faces With Gaussian Curvature

CaricatureGS: 通过高斯曲率夸大3D高斯点云人脸

Eldad Matmon, Amit Bracha, Noam Rotstein, Ron Kimmel

机构 * Technion – Israel Institute of Technology（技术学院–以色列理工学院） 纠错

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

AI总结 CaricatureGS通过高斯曲率夸大技术，结合3D高斯点云和局部仿射变换，实现可控且逼真的卡通化虚拟形象生成。

A High-Fidelity Digital Twin for Robotic Manipulation Based on 3D Gaussian Splatting

基于3D高斯点云的高保真机器人操作数字孪生

Ziyang Sun, Lingfan Bao, Tianhu Peng, Jingcheng Sun, Chengxu Zhou

机构 * Department of Computer Science, University College London（计算机科学系，伦敦大学学院） 纠错

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

AI总结 本文提出基于3D高斯点云的高保真数字孪生框架，通过语义融合和高效几何转换方法，实现快速、可靠的机器人操作

Comments Under review of Journal of Robot Learning

DenseSplat: Densifying Gaussian Splatting SLAM with Neural Radiance Prior

DenseSplat: 基于神经辐射先验的高密度高斯喷射SLAM

Mingrui Li, Shuhong Liu, Tianchen Deng, Hongyu Wang

机构 * Department of Computer Science, Dalian University of Technology（大连理工大学计算机科学系） ； Department of Mechano-informatics, Information Science and Technology, The University of Tokyo（东京大学机械信息学系、信息科学与技术系） ； Institute of Medical Robotics and Department of Automation, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学医学机器人研究所、自动化系） ； Key Laboratory of System Control and Information Processing, Ministry of Education（教育部系统控制与信息处理重点实验室） 纠错

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

AI总结 DenseSplat结合NeRF和3DGS优势，通过稀疏关键帧和神经辐射先验实现高密度SLAM，提升地图完整性和跟踪精度。

Comments IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics

Animated 3DGS Avatars in Diverse Scenes with Consistent Lighting and Shadows

在多样化场景中实现一致光照和阴影的动画3DGS虚拟角色

Aymen Mir, Riza Alp Guler, Jian Wang, 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） ； Snap Inc.（Snap公司） 纠错

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

AI总结 本文提出DGSM和SH重照明方法，实现动画3DGS虚拟角色在多样化场景中的一致光照和阴影效果。

Comments Our project page is available at https://miraymen.github.io/dgsm

Clean-GS: Semantic Mask-Guided Pruning for 3D Gaussian Splatting

Clean-GS: 语义掩码引导的3D高斯溅射降维

Subhankar Mishra

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

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

AI总结 Clean-GS通过语义掩码引导的降维方法，有效去除3D高斯溅射中的冗余高斯，实现模型压缩与质量保持，适用于网络和AR/VR部署。

D-FCGS: Feedforward Compression of Dynamic Gaussian Splatting for Free-Viewpoint Videos

D-FCGS：动态高斯点云的前馈压缩用于自由视角视频

Wenkang Zhang, Yan Zhao, Qiang Wang, Zhixin Xu, Li Song, Zhengxue Cheng

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

AI总结 D-FCGS提出了一种动态高斯点云的前馈压缩方法，通过标准化帧组结构、双先验熵模型和控制点引导机制，实现高效压缩与高质量视图一致性。

Comments code:https://github.com/Mr-Zwkid/D-FCGS

CoMoGaussian: Continuous Motion-Aware Gaussian Splatting from Motion-Blurred Images

CoMoGaussian: 从运动模糊图像中连续的运动感知高斯点云生成

Jungho Lee, Donghyeong Kim, Dogyoon Lee, Suhwan Cho, Minhyeok Lee, Wonjoon Lee, Taeoh Kim, Dongyoon Wee, Sangyoun Lee

机构 * Yonsei University（延世大学） ； NAVER Cloud（NAVER云） 纠错

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

AI总结 CoMoGaussian通过连续运动感知的高斯点云生成方法，实现从运动模糊图像中精确重建3D场景，提升实时渲染效率与重建精度。

Comments Revised Version of CRiM-GS, Project Page: https://Jho-Yonsei.github.io/CoMoGaussian

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), 2025, pp. 26415-26424