3D 视觉

PUP 3D-GS: Principled Uncertainty Pruning for 3D Gaussian Splatting

PUP 3D-GS: 3D高斯散射的原理性不确定性修剪

Alex Hanson, Allen Tu, Vasu Singla, Mayuka Jayawardhana, Matthias Zwicker, Tom Goldstein

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

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

AI总结 PUP 3D-GS通过原理性不确定性修剪技术，在更高压缩比下保持视觉质量和前景细节，提升渲染速度并优化图像质量。

Comments CVPR 2025, Project Page: https://pup3dgs.github.io/

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2025, pp. 5949-5958

Clustered Error Correction with Grouped 4D Gaussian Splatting

聚类误差校正与分组4D高斯点扩散

Taeho Kang, Jaeyeon Park, Kyungjin Lee, Youngki Lee

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于聚类误差校正和分组4D高斯点扩散的方法，以提高动态场景的重建质量和时间一致性。

Comments 16 pages, 8 figures, SIGGRAPH Asia Conference Papers 2025

Atlas Gaussian processes on restricted domains and point clouds

受限域和点云上的Atlas高斯过程

Mu Niu, Yue Zhang, Ke Ye, Pokman Cheung, Yizhu Wang, Xiaochen Yang

机构 * School of Mathematics and Statistics, University of Glasgow（数学与统计学学院，格拉斯哥大学） ； KLMM, Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences, China（数学与系统科学研究院，中国科学院） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：point cloud(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种改进的Atlas高斯过程，通过结合全局热核与局部RBF核，提升高维点云和受限域中的回归性能和热核估计精度。

Optimizing 3D Gaussian Splattering for Mobile GPUs

优化移动GPU上的3D高斯散射

Md Musfiqur Rahman Sanim, Zhihao Shu, Bahram Afsharmanesh, AmirAli Mirian, Jiexiong Guan, Wei Niu, Bin Ren, Gagan Agrawal

机构 * University of Georgia（佐治亚大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Texture3dgs，通过优化移动GPU上的3D高斯散射算法，实现排序和重建速度提升，同时减少内存消耗。

TRIM: Scalable 3D Gaussian Diffusion Inference with Temporal and Spatial Trimming

TRIM：基于时间和空间剪裁的可扩展3D高斯扩散推断

Zeyuan Yin, Xiaoming Liu

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Michigan State University（计算机科学与工程系，密歇根州立大学） 纠错

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

AI总结 TRIM通过引入时间和空间剪裁策略，提升3D高斯扩散模型的推断效率与生成质量。

Comments NeurIPS 2025