Veta-GS: View-dependent deformable 3D Gaussian Splatting for thermal infrared Novel-view Synthesis
Ajou University（亚洲大学）；Sejong University（世宗大学）；Korea University（高丽大学）
Veta-GS提出视点相关变形场与热特征提取器，解决热红外新视角合成中的漂浮物和模糊问题，在TI-NSD基准上超越现有方法。
2025-05-25 cs.CV
ViewSplat: View-Adaptive 3D Gaussian Splatting for Feed-Forward Synthesis
University of Seoul（首尔市立大学）；Korea Electronics Technology Institute（韩国电子技术研究院）
ViewSplat通过视图自适应的3D高斯散射方法提升未置位图像的视图合成精度，采用视图依赖的残差更新机制，实现高保真度的实时渲染。
2026-06-29 cs.CV
HoliGS: Holistic Gaussian Splatting for Embodied View Synthesis
CMU（卡内基梅隆大学）；ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）；UC San Diego（圣地亚哥大学）；UC Merced（默塞德大学）；Insta360（Insta360公司）；Google DeepMind（谷歌DeepMind）
提出HoliGS框架，利用可逆高斯泼溅变形网络分层重建大规模动态环境，在长单目RGB视频的具身视角合成中实现高质量渲染并大幅降低训练与渲染时间。
2025-06-24 cs.CV
G3Splat: Geometrically Consistent Generalizable Gaussian Splatting
Australian Institute for Machine Learning（澳大利亚机器学习研究所）；Goertek Alpha Labs（科大讯飞Alpha实验室）；MBZUAI（马克斯·普朗克人工智能研究所）
研究3D高斯点渲染，指出多数方法仅用视图合成损失训练有局限。提出G3Splat框架，通过可微几何先验解决问题，提升高斯点几何保真度，兼顾多任务性能。
2026-07-07 cs.CV
FreeSplat: Generalizable 3D Gaussian Splatting Towards Free-View Synthesis of Indoor Scenes
School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院）
针对现有可泛化3D高斯溅射方法视角范围窄、定位不准的问题，提出FreeSplat框架，通过低成本跨视图聚合、像素级三元组融合及自由视角训练策略，实现高效鲁棒的室内宽范围自由视角合成，性能达SOTA。
2024-10-29 cs.CV
Predictive Photometric Uncertainty in Gaussian Splatting for Novel View Synthesis
QUT Centre for Robotics, Australia（昆士兰大学机器人中心，澳大利亚）；ARIAM Hub, Australia（ARIAM中心，澳大利亚）；University of Wuppertal, Germany（乌尔姆大学，德国）；University of Osnabrück, Germany（奥斯纳布吕克大学，德国）
本文提出轻量级框架，通过贝叶斯正则化线性最小二乘优化重建残差，实现像素级视图依赖性预测不确定性，提升3D高斯点散射在自主代理和安全关键应用中的可靠性。
2026-07-13 cs.CV
GPS-Gaussian: Generalizable Pixel-wise 3D Gaussian Splatting for Real-time Human Novel View Synthesis
Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学）；Tsinghua University（清华大学）；Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室）
本文提出 GPS-Gaussian，通过源视角 Gaussian 参数图与深度估计联合回归，实现稀疏视角下无需逐人优化的实时 2K 人体新视角合成。
2024-04-16 cs.CV
3D Geometry-aware Deformable Gaussian Splatting for Dynamic View Synthesis
Northwestern Polytechnical University（西北工业大学）；Samsung R&D Institute（三星研发研究院）
针对现有NeRF类动态视图合成方法形变缺乏几何一致性的问题，提出融合3D几何特征的可变形Gaussian Splatting方法，在合成与真实数据集上取得SOTA性能，提升动态视图合成与3D重建效果。
2024-04-14 cs.CV
Template-free Articulated Gaussian Splatting for Real-time Reposable Dynamic View Synthesis
National Key Laboratory of General Artificial Intelligence（通用人工智能国家重点实验室）；School of IST, Peking University（北京大学信息科学技术学院）
针对动态场景中对象骨架模型捕获与重位姿难题，提出无模板铰接式高斯溅射方法，结合三维高斯溅射与超点重建动态对象、发现并优化骨架，通过自适应策略避免冗余超点，实现高保真可重位姿三维对象获取与实时高分辨率渲染。
2024-12-07 cs.CV
Robust 3D Gaussian Splatting for Novel View Synthesis in Presence of Distractors
Technical University of Munich（慕尼黑工业大学）
提出一种自监督方法，结合图像残差与预训练分割网络识别并忽略干扰物，在3D高斯优化中提升受污染场景的渲染质量。
2024-08-21 cs.CV
Video Frame Interpolation with Many-to-many Splatting and Spatial Selective Refinement
University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学）；Boston University（波士顿大学）；Adobe（Adobe公司）；Dalian University of Technology（大连理工大学）；Meta
本文提出多对多泼溅框架M2M及其扩展M2M++，通过多双向光流映射和空间选择性细化困难区域，在保证插值质量的同时显著提升多帧插值效率。
2023-10-29 cs.CV cs.MM
Enhanced 3D Urban Scene Reconstruction and Point Cloud Densification using Gaussian Splatting and Google Earth Imagery
University of Waterloo（滑铁卢大学）
本研究利用Google Earth影像构建3D Gaussian Splatting模型，实现了远超神经辐射场的照片级城市场景视图合成，并通过提取点云与多视图立体重建对比，完成了大规模场景的3D几何与光照重建。
2024-06-01 cs.CV
Binocular-Guided 3D Gaussian Splatting with View Consistency for Sparse View Synthesis
Tsinghua University（清华大学）；Wayne State University（韦恩州立大学）
针对稀疏视图合成中外部神经先验噪声模糊的问题，提出基于双目立体一致性自监督和高斯不透明度约束的3D Gaussian Splatting方法，无需外部先验，并在多个数据集上优于现有方法。
2024-10-27 cs.CV
Look Gauss, No Pose: Novel View Synthesis using Gaussian Splatting without Accurate Pose Initialization
RWTH Aachen University（亚琛工业大学）
提出一种扩展3D Gaussian Splatting框架的方法，通过优化光度残差的外参相机参数，实现无需精确位姿初始化的快速3D场景重建与新视角合成，在LLFF上达到SOTA且运行时间减少2-4倍。
2024-10-11 cs.CV
BillBoard Splatting (BBSplat): Learnable Textured Primitives for Novel View Synthesis
Università degli Studi di Genova（热那亚大学）；Istituto Italiano di Tecnologia（意大利技术研究院）；University College London（伦敦大学学院）
本文提出 BBSplat，用可学习纹理平面基元替代 3DGS 中的高斯体，在保持高质量新视角合成的同时支持精确 3D 网格提取和高效压缩，并在多个标准数据集上取得领先性能。
2025-03-10 cs.CV
EmoTaG: Emotion-Aware Talking Head Synthesis on Gaussian Splatting with Few-Shot Personalization
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）
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。
2026-03-28 cs.CV
4D-Rotor Gaussian Splatting: Towards Efficient Novel View Synthesis for Dynamic Scenes
Peking University（北京大学）；Princeton University（普林斯顿大学）；State Key Laboratory of General AI（通用人工智能国家重点实验室）；NVIDIA（英伟达公司）
提出4DRotorGS，用各向异性4D XYZT高斯与时间切片表示动态场景，并以CUDA实现实时渲染，在多样运动场景中优于现有方法。
2024-07-02 cs.CV
CylinderSplat: 3D Gaussian Splatting with Cylindrical Triplanes for Panoramic Novel View Synthesis
Shanghaitech University（上海科技大学）；Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学）
CylinderSplat通过圆柱三平面表示和双分支架构，提升全景图像新视角合成的重建质量和几何精度。
2026-03-06 cs.CV
Beyond Darkness: Thermal-Supervised 3D Gaussian Splatting for Low-Light Novel View Synthesis
Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学）
针对极端低光下新视角合成的退化问题，提出DTGS统一框架，通过循环增强-重建机制联合优化增强、几何与热监督，构建RGBT-LOW数据集，实验表明其显著优于现有基线，提升极端光照下的重建性能。
2025-11-17 cs.CV
FSGS: Real-Time Few-shot View Synthesis using Gaussian Splatting
The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校）
本文提出基于 3D Gaussian Splatting 的少样本视图合成框架 FSGS，通过 Gaussian Unpooling 与预训练单目深度先验，仅用三张训练图实现实时照片级新视角合成，并在多个基准上达到领先精度与效率。
2024-06-16 cs.CV
Dehaze-then-Splat: Generative Dehazing with Physics-Informed 3D Gaussian Splatting for Smoke-Free Novel View Synthesis
The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州））
本文提出一种两阶段管道，通过生成去雾和新视角合成，解决多视角烟雾去除问题，利用物理引导的3D高斯散射补偿视角不一致。
2026-04-23 cs.CV
EVolSplat: Efficient Volume-based Gaussian Splatting for Urban View Synthesis
Zhejiang University（浙江大学）；University of Tübingen（蒂宾根大学）；Tübingen AI Center（蒂宾根人工智能中心）
EVolSplat提出一种前馈式3D高斯泼溅模型，通过3D卷积网络在统一体积内预测高斯，实现城市场景快速重建与实时渲染，在KITTI-360和Waymo上达到最先进质量。
2025-03-26 cs.CV
Geometry-Consistent 4D Gaussian Splatting for Sparse-Input Dynamic View Synthesis
The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong, China（香港理工大学）；Southern University of Science and Technology, Shenzhen, China（南方科技大学）；Indian Institute of Technology, Jodhpur, India（印度理工学院，朱道尔）；Institute of Cyberspace Technology, HKCT Institute of Higher Education, Hong Kong, China（网络空间技术研究所，香港高等教育学院）
GC-4DGS通过引入几何一致性提升稀疏输入动态视角合成的渲染质量与效率。
2025-11-28 cs.CV
RadarSplat: Radar Gaussian Splatting for High-Fidelity Data Synthesis and 3D Reconstruction of Autonomous Driving Scenes
University of Michigan（密歇根大学）
本文提出RadarSplat，将高斯溅射与雷达噪声建模结合，实现真实雷达数据合成与高精度三维重建，在PSNR、SSIM、RMSE和Accuracy上均显著优于现有方法。
2025-06-02 cs.CV
Gaussian in the Dark: Real-Time View Synthesis From Inconsistent Dark Images Using Gaussian Splatting
Tsinghua University（清华大学）；Beijing Jiaotong University（北京交通大学）
针对暗光环境下多视图图像亮度不一致导致3D高斯泼溅性能下降的问题，提出Gaussian-DK，通过相机响应模块补偿不一致性并采用步长梯度缩放策略抑制漂浮物，实现高质量实时视图合成。
2024-08-20 cs.CV
GenSync: A Generalized Talking Head Framework for Audio-driven Multi-Subject Lip-Sync using 3D Gaussian Splatting
University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校）
GenSync提出基于3D高斯泼溅的统一说话头框架，通过解耦身份与音频特征实现多说话人唇形同步，训练速度较现有最优模型提升6.8倍。
2025-05-03 cs.CV
3DGBGS: 3D Granular Ball Gaussian Splatting for Compact Novel View Synthesis
Chongqing University of Posts and Telecommunications（重庆邮电大学）；Chongqing Ant Consumer Finance Co., Ltd.（重庆蚂蚁消费金融有限公司）
本文针对现有锚点3DGS的空间适应性问题，提出3DGBGS框架，通过自适应颗粒球划分优化锚点，在维持渲染质量的同时降低了锚点数量与模型存储。
2026-07-30 cs.CV
Generative 4D Scene Gaussian Splatting with Object View-Synthesis Priors
Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）；Toyota Research Institute（丰田研究中心）
针对单目多物体遮挡视频的动态4D场景生成难题，提出结合可变形3D高斯优化与物体级扩散先验的GenMOJO方法，通过逐物体分解、联合渲染与可微坐标对齐，实现更真实的新视图生成与更准确的点轨迹输出。
2025-06-15 cs.CV
SplatFlow: Multi-View Rectified Flow Model for 3D Gaussian Splatting Synthesis
EverEx（亿纬艾克斯）；KAIST（韩国科学技术院）
针对现有3D高斯溅射（3DGS）方法缺乏统一生成与编辑框架的问题，提出SplatFlow综合框架，通过多视图整流流模型和高斯溅射解码器实现直接3DGS生成与编辑，支持多任务且在数据集上验证了有效性。
2025-04-16 cs.CV
Multimodal-Prior-Guided Importance Sampling for Hierarchical Gaussian Splatting in Sparse-View Novel View Synthesis
Guangdong Provincial Key Laboratory of Ultra High Definition Immersive Media Technology（广东超高清沉浸媒体技术重点实验室）；Shenzhen Graduate School, Peking University（北京大学深圳研究生院）；Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室）；Migu Culture Technology Co., Ltd.（米果文化科技有限公司）
本文提出多模态先验引导的重要性采样方法，用于稀疏视图新视图合成中的分层高斯点云，通过融合光度残差、语义和几何先验，提升重建质量。
2026-03-03 cs.CV
Scalable Indoor Novel-View Synthesis using Drone-Captured 360 Imagery with 3D Gaussian Splatting
UC Berkeley（加州大学伯克利分校）
本文提出一种基于3D Gaussian Splatting的可扩展流水线，利用无人机捕获的360度视频进行室内新视角合成，通过分治策略和由粗到细的对齐策略实现大型场景的高质量并行重建。
2024-10-15 cs.CV
Hybrid Gaussian Splatting for Novel Urban View Synthesis
Qualcomm AI Research（高通人工智能研究）
针对RealADSim-NVS挑战赛，提出两阶段混合高斯泼溅与单步扩散模型方法，实现跨遍历街景新颖视图合成，在公开排行榜上以0.432分获第二名。
2025-10-14 cs.CV
E2GS: Event Enhanced Gaussian Splatting
Keio University（庆应大学）
本文提出E2GS方法，结合事件数据与高斯点撒法，提升图像去模糊和高质量视角合成效果，实验表明其在合成和真实数据集上均能生成视觉吸引人的渲染结果，且训练和渲染速度更快（140 FPS）
2026-05-20 cs.CV
SGD: Street View Synthesis with Gaussian Splatting and Diffusion Prior
ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院）；Baidu Research（百度研究院）；University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）；Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学）；Tianjin University（天津大学）
本文提出SGD方法，通过微调扩散模型并结合相邻帧图像与LiDAR深度信息作为先验，对3D高斯泼溅在未见视角下进行正则化，从而提升街景新视角合成的渲染质量与视角泛化能力。
2024-03-29 cs.CV
CGS-GAN: 3D Consistent Gaussian Splatting GANs for High Resolution Human Head Synthesis
Fraunhofer HHI（弗劳恩霍夫研究所汉诺威研究所）；HU Berlin（柏林洪堡大学）
CGS-GAN通过多视角正则化和改进的生成器架构，实现了无需视角条件的稳定训练和高分辨率人体头部的3D一致合成。
2026-01-22 cs.CV
NOVA-GS: Noise-Aware View-Consistent Gaussian Splatting for Low-Light Novel View Synthesis
Indian Institute of Technology Madras（印度理工学院马德拉斯分校）
针对低光3D重建中的噪声和视图不一致问题，提出NOVA-GS框架，集成增强、去噪和几何优化，无需SfM或参考数据，提升几何保真度和颜色一致性。
2026-09-14 cs.CV
Structure Consistent Gaussian Splatting with Matching Prior for Few-shot Novel View Synthesis
Peking University Shenzhen Graduate School（北京大学深圳研究生院）；Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室）；University of Birmingham（伯明翰大学）
针对少样本新视角合成中结构退化问题，提出SCGaussian方法，通过混合高斯表示和匹配先验约束高斯位置，实现高效且高质量的场景重建。
2024-11-06 cs.CV
GaussianEmoTalker: Real-Time Emotional Talking Head Synthesis with Audio-Driven and Blendshape-Based 3D Gaussian Splatting
PCA Lab, Key Lab of Intelligent Perception and Systems for High-Dimensional Information of Ministry of Education, School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学计算机科学与工程学院，教育部高维信息智能感知与系统重点实验室，PCA实验室）；Tsientang Institute for Advanced Study（浙江大学前沿交叉研究院）；School of Intelligence Science and Technology, Nanjing University（南京大学智能科学与技术学院）
提出GaussianEmoTalker框架，利用3D高斯泼溅和混合形状，通过中性到情感残差变形实现实时、可控强度的情感说话头合成，兼顾唇同步与渲染质量。
2026-07-02 cs.CV
Epipolar-Free 3D Gaussian Splatting for Generalizable Novel View Synthesis
Zhejiang University（浙江大学）；Central China Normal University（华中师范大学）
针对现有可泛化3D高斯泼溅方法依赖不可靠对极先验的问题，本文提出eFreeSplat模型，结合跨视角预训练ViT与迭代跨视角高斯对齐，在宽基线任务上超越现有最优基线。
2024-10-31 cs.CV
ManiSplat: Manipulation Trajectory Synthesis from Monocular Video via Decoupled 3D Gaussian Splatting
Zhejiang University（浙江大学）；Horizon Robotics（地平线机器人）
提出ManiSplat框架，通过图结构解耦表示和任务导向时空对齐，从单目视频重建可控的3D高斯数字孪生，支持机器人操作任务与策略学习。
2026-06-09 cs.CV
EGGS: Exchangeable 2D/3D Gaussian Splatting for Geometry-Appearance Balanced Novel View Synthesis
EGGS通过融合2D和3D高斯点扩散，平衡外观与几何精度，提升新视角合成的渲染质量与效率。
2025-12-02 cs.AI cs.CV
Neural Texture Splatting: Expressive 3D Gaussian Splatting for View Synthesis, Geometry, and Dynamic Reconstruction
ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）
本文提出神经纹理散射方法，通过全局神经场提升3D高斯散射在视图合成、几何和动态重建中的性能。
2025-11-24 cs.CV cs.GR
Generalizable and Relightable Gaussian Splatting for Human Novel View Synthesis
Harbin Institute of Technology（哈尔滨理工大学）；Tsinghua University（清华大学）
GRGS通过可泛化和可重照明的3D高斯框架，实现了在多光照条件下高保真的人体新视角合成，结合物理基础的神经渲染和光照鲁棒的几何细化模块，提升了视觉质量和泛化能力。
2025-11-21 cs.CV
BlockGaussian: Efficient Large-Scale Scene Novel View Synthesis via Adaptive Block-Based Gaussian Splatting
Beihang University（北京航空航天大学）；Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室）
针对3D高斯溅射在大规模场景重建中的分割、优化与合并挑战，提出BlockGaussian框架，通过内容感知分割和可见性感知块优化，实现高效高质量重建，优化速度提升5倍、PSNR平均提高1.21dB，支持单24GB VRAM设备运行。
2025-04-15 cs.CV
Hierarchical Visual Relocalization with Nearest View Synthesis from Feature Gaussian Splatting
Southern University of Science and Technology（南方科技大学）；Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所）
本文提出SplatHLoc框架，利用特征高斯点云进行层次视觉重定位，通过自适应视角检索和混合特征匹配提升重定位精度与鲁棒性。
2026-03-31 cs.CV
EVolSplat4D: Efficient Volume-based Gaussian Splatting for 4D Urban Scene Synthesis
Zhejiang University（浙江大学）；Huawei（华为）；University of Tübingen（图宾根大学）
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。
2026-09-30 cs.CV
PointGS: Point Attention-Aware Sparse View Synthesis with Gaussian Splatting
Department of Electrical and Electronic Engineering, The University of Manchester（曼彻斯特大学电子与电气工程系）
针对稀疏视图下3DGS易过拟合、渲染质量下降的问题，提出PointGS框架，结合立体基础模型初始化、多尺度特征聚合与自注意力点交互网络，实现稀疏视图下的实时高质量渲染，性能优于NeRF类方法且比肩现有最优3DGS方法。
2025-06-12 cs.CV
TalkingGaussian: Structure-Persistent 3D Talking Head Synthesis via Gaussian Splatting
Beihang University（北京航空航天大学）；Institute of Semiconductors, Chinese Academy of Sciences（中国科学院半导体研究所）；Griffith University（格里菲斯大学）；RIKEN AIP（理化学研究所人工智能项目）；The University of Tokyo（东京大学）
本文提出TalkingGaussian，通过基于高斯泼溅的变形范式替代直接修改点外观，并分解面部与口腔分支解决运动不一致问题，实现高保真、高效率的3D说话头合成。
2024-07-05 cs.CV
EndoSparse: Real-Time Sparse View Synthesis of Endoscopic Scenes using Gaussian Splatting
The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）；Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
针对内窥镜场景中稀疏视图下三维重建精度不足的问题，本文提出EndoSparse框架，通过融合多个基础模型的先验知识，在仅三视图等稀疏条件下显著提升了重建的几何精度、外观真实感和渲染效率。
2024-07-01 cs.CV
NexusGS: Sparse View Synthesis with Epipolar Depth Priors in 3D Gaussian Splatting
Ocean University of China（中国海洋大学）；Singapore Management University（新加坡管理大学）；South China University of Technology（华南理工大学）
针对稀疏视图下3DGS新视角合成监督不足的问题，提出NexusGS方法，通过极线深度先验构建密集点云初始化策略，提升深度精度与渲染质量，超越现有最优方法。
2025-03-24 cs.CV
Less Gaussians, Texture More: 4K Feed-Forward Textured Splatting
HKU（香港大学）；Apple（苹果公司）
本文提出LGTM方法，通过预测紧凑高斯体与每体纹理，实现高分辨率4K视图合成，无需场景优化，显著减少高斯体数量。
2026-03-26 cs.CV
Novel View Synthesis with Gaussian Splatting: Impact on Photogrammetry Model Accuracy and Resolution
MS in Robotics \& Autonomous Systems School for Engineering of Matter, Transport \& Energy Arizona State University Tempe, USA
本文对比了Photogrammetry和Gaussian Splatting在3D重建与视角合成的表现，开发了改进的Gaussian Splatting代码库以在Blender中渲染新视角，并证明合成的高质量新视角能有效增强数据集并提升摄影测量3D重建的潜力。
2025-08-10 cs.CV eess.IV
WildSplat: Feedforward Gaussian Splatting from Unposed In-the-Wild Images
State Key Lab of CAD&CG, Zhejiang University（浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室）；vivo BlueImage Lab（vivo蓝河图像实验室）
针对前向3D重建在光照变化场景下性能不佳的问题，提出双分支解耦架构的WildSplat框架，实现单步前向的野外新视角合成与外观编辑SOTA性能。
2026-07-07 cs.CV
FewViewGS: Gaussian Splatting with Few View Matching and Multi-stage Training
University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学）；DUniversum（3DUniversum）
本文提出FewViewGS，一种基于3D高斯泼溅的少样本新视角合成方法，通过多阶段训练和匹配一致性约束（无需预训练深度或扩散模型）及局部保持正则化，在稀疏输入下实现准确渲染，性能优于或媲美现有方法。
2024-11-05 cs.CV
