3D 视觉

MrGS: Multi-modal Radiance Fields with 3D Gaussian Splatting for RGB-Thermal Novel View Synthesis

MrGS: 多模态辐射场与3D高斯点云融合用于RGB-热成像新视角合成

Minseong Kweon, Janghyun Kim, Ukcheol Shin, Jinsun Park

机构 * Minnesota Robotics Institute (MnRI), University of Minnesota, Twin Cities（明尼苏达大学罗学院（MnRI）、明尼苏达大学双城分校） ； Department of Information Convergence Engineering (Artificial Intelligence Major), Pusan National University（信息融合工程系（人工智能专业），釜山国立大学） ； Department of Energy Engineering, Korea Institute of Energy Technology (KENTECH)（能源工程系，韩国能源技术研究所（KENTECH）） ； School of Computer Science and Engineering, Pusan National University（计算机科学与工程学院，釜山国立大学） 纠错

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

AI总结 MrGS通过多模态辐射场与3D高斯点云融合，实现RGB和热成像新视角合成，利用物理原理建模热传导和辐射现象，提升重建精度与效率。

Comments Accepted at Thermal Infrared in Robotics (TIRO) Workshop, ICRA 2025 (Best Poster Award)

RemedyGS: Defend 3D Gaussian Splatting against Computation Cost Attacks

RemedyGS: 保护3D高斯散射免受计算成本攻击

Yanping Li, Zhening Liu, Zijian Li, Zehong Lin, Jun Zhang

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 RemedyGS通过检测和净化被污染的图像，有效防御3DGS中的计算成本攻击，提升系统安全性和实用性。

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)

IE-SRGS: An Internal-External Knowledge Fusion Framework for High-Fidelity 3D Gaussian Splatting Super-Resolution

IE-SRGS: 一种内部-外部知识融合框架用于高保真3D高斯溅射超分辨率

Xiang Feng, Tieshi Zhong, Shuo Chang, Weiliu Wang, Chengkai Wang, Yifei Chen, Yuhe Wang, Zhenzhong Kuang, Xuefei Yin, Yanming Zhu

机构 * Xiang Feng 1,2（XX大学） ； Tieshi Zhong 1（XX大学） ； Shuo Chang 1（XX大学） ； Weiliu Wang 1（XX大学） ； Chengkai Wang 1（XX大学） ； Yifei Chen 3（XX大学） ； Yuhe Wang 1（XX大学） ； Zhenzhong Kuang 1（XX大学） ； Xuefei Yin 4（XX大学） ； Yanming Zhu 4（XX大学） 纠错

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

AI总结 IE-SRGS通过融合外部2DSR先验和内部3DGS特征，提升3D高斯溅射超分辨率的高保真重建性能。

Comments AAAI 2026

Splatonic: Architecture Support for 3D Gaussian Splatting SLAM via Sparse Processing

Splatonic：通过稀疏处理支持3D高斯散射SLAM的架构

Xiaotong Huang, He Zhu, Tianrui Ma, Yuxiang Xiong, Fangxin Liu, Zhezhi He, Yiming Gan, Zihan Liu, Jingwen Leng, Yu Feng, Minyi Guo

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

AI总结 Splatonic通过稀疏处理和高效架构设计，实现了3DGS-SLAM在移动设备上的高速度和高能效。

Geometry-Consistent 4D Gaussian Splatting for Sparse-Input Dynamic View Synthesis

几何一致的4D高斯散射用于稀疏输入动态视角合成

Yiwei Li, Jiannong Cao, Penghui Ruan, Divya Saxena, Songye Zhu, Yinfeng Cao

机构 * 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） 纠错

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

AI总结 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。

Splat-SAP: Feed-Forward Gaussian Splatting for Human-Centered Scene with Scale-Aware Point Map Reconstruction

Splat-SAP：基于双目相机的大稀疏场景的人为中心场景的前馈高斯点扩散

Boyao Zhou, Shunyuan Zheng, Zhanfeng Liao, Zihan Ma, Hanzhang Tu, Boning Liu, Yebin Liu

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 Splat-SAP通过前馈高斯点扩散方法，利用像素级点图重建和两阶段学习策略，提升大稀疏场景的人为中心渲染稳定性与视觉质量。

Comments Accepted by AAAI 2026. Project page: https://yaourtb.github.io/Splat-SAP

Detail Enhanced Gaussian Splatting for Large-Scale Volumetric Capture

细节增强的高斯散射用于大规模体积捕获

Julien Philip, Li Ma, Pascal Clausen, Wenqi Xian, Ahmet Levent Taşel, Mingming He, Xueming Yu, David M. George, Ning Yu, Oliver Pilarski, Paul Debevec

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

AI总结 本文提出了一种基于动态高斯散射和扩散增强的系统，用于高分辨率4D体积捕获，实现高质量自由视角视频和面部特写。

Comments 10 pages, Accepted as a Journal paper at Siggraph Asia 2025. Webpage: https://eyeline-labs.github.io/DEGS/

Taming the Light: Illumination-Invariant Semantic 3DGS-SLAM

驯服光线：具有光照不变性的语义3DGS-SLAM

Shouhe Zhang, Dayong Ren, Sensen Song, Yurong Qian, Zhenhong Jia

机构 * School of Computer Science and Technology（计算机科学与技术学院） ； Joint International Research Laboratory of Silk Road Multilingual Cognitive Computing（丝绸之路多语种认知计算联合国际实验室） ； National Key Laboratory for Novel Software Technology（新型软件技术国家重点实验室） ； Key Laboratory of Signal Detection and Processing（信号检测与处理重点实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出一种具有光照不变性的语义3DGS-SLAM框架，通过固有外观标准化模块和动态辐射平衡损失实现鲁棒性，提升地图重建和语义分割的准确性。

LoDAvatar: Hierarchical Embedding and Selective Detail Enhancement for Adaptive Levels of Detail Gaussian Avatars

LoDAvatar：基于层次嵌入与选择性细节增强的自适应细节层次高斯头像

Xiaonuo Dongye, Hanzhi Guo, Le Luo, Haiyan Jiang, Yihua Bao, Jie Guo, Zeyu Tian, Dongdong Weng

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(abstract)；分类 cs.GR

AI总结 LoDAvatar通过层次嵌入和选择性细节增强技术，在高斯头像中实现自适应细节层次，有效平衡视觉质量和计算成本。

Comments 21 pages, 7 figures, Published in Virtual Reality

Journal ref Virtual Reality 29, 178 (2025)

ParticleGS: Learning Neural Gaussian Particle Dynamics from Videos for Prior-free Physical Motion Extrapolation

ParticleGS: 从视频中学习神经高斯粒子动力学以实现无先验的物理运动外推

Jinsheng Quan, Qiaowei Miao, Yichao Xu, Zizhuo Lin, Ying Li, Wei Yang, Zhihui Li, Yawei Luo

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； North China University of Technology（华北理工大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 ParticleGS通过学习神经高斯粒子动力学，实现无先验的物理运动外推，提升动态3D场景的预测准确性与一致性。