3D 视觉

RobustSplat++: Decoupling Densification, Dynamics, and Illumination for In-the-Wild 3DGS

RobustSplat++: 解耦密度化、动态和光照以应对真实场景中的3DGS

Chuanyu Fu, Guanying Chen, Yuqi Zhang, Kunbin Yao, Yuan Xiong, Chuan Huang, Shuguang Cui, Yasuyuki Matsushita, Xiaochun Cao

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

AI总结 RobustSplat++通过解耦密度化、动态和光照，有效处理真实场景中的瞬时物体和光照变化，提升3DGS的鲁棒性和准确性。

Comments arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2506.02751

Physics-Informed Deformable Gaussian Splatting: Towards Unified Constitutive Laws for Time-Evolving Material Field

物理引导的可变形高斯点云：面向时间演化的材料场统一本构定律

Haoqin Hong, Ding Fan, Fubin Dou, Zhi-Li Zhou, Haoran Sun, Congcong Zhu, Jingrun Chen

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

AI总结 本文提出物理引导的可变形高斯点云方法，通过引入时间变化的本构参数和物理约束，提升动态场景的物理一致性和重建质量。

Comments Accepted by AAAI-26

SeeLe: A Unified Acceleration Framework for Real-Time Gaussian Splatting

SeeLe：面向实时高斯点云的统一加速框架

Xiaotong Huang, He Zhu, Zihan Liu, Weikai Lin, Xiaohong Liu, Zhezhi He, Jingwen Leng, Minyi Guo, Yu Feng

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

AI总结 SeeLe通过混合预处理和贡献感知光栅化技术，为资源受限的移动设备提供高效的3DGS加速框架，实现2.6倍的加速和32.3%的模型减小，同时保持高质量的渲染效果。

Gaussian Entropy Fields: Driving Adaptive Sparsity in 3D Gaussian Optimization

高斯熵场：驱动3D高斯优化中的自适应稀疏性

Hong Kuang, Jianchen Liu

机构 * College of Geodesy and Geomatics（地质与测绘学院） ； Shandong University of Science and Technology（山东科技大学） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：NeRF(abstract)；Gaussian Splatting(abstract)；3DGS(abstract)；novel view synthesis(abstract)

AI总结 本文提出Gaussian Entropy Fields，通过熵驱动表面建模、自适应空间正则化和多尺度几何保留，提升3D高斯优化中的表面重建精度与渲染质量。

Comments 28 pages,11 figures

Bridging Simulation and Reality: Cross-Domain Transfer with Semantic 2D Gaussian Splatting

弥合仿真与现实：基于语义2D高斯点云的跨领域迁移

Jian Tang, Pu Pang, Haowen Sun, Chengzhong Ma, Xingyu Chen, Hua Huang, Xuguang Lan

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

AI总结 本研究提出语义2D高斯点云方法，通过提取领域不变特征提升机器人操作的仿真到现实迁移能力。

SyncTrack4D: Cross-Video Motion Alignment and Video Synchronization for Multi-Video 4D Gaussian Splatting

SyncTrack4D: 多视频4D高斯点云的跨视频运动对齐与视频同步

Yonghan Lee, Tsung-Wei Huang, Shiv Gehlot, Jaehoon Choi, Guan-Ming Su, Dinesh Manocha

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学学院公园分校） ； Dolby Laboratories（杜比实验室） 纠错

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

AI总结 SyncTrack4D通过跨视频运动对齐和4D高斯点云重建，实现多视频不同步问题的高精度同步与高保真重建。

4DLangVGGT: 4D Language-Visual Geometry Grounded Transformer

4DLangVGGT: 4D语言-视觉几何 grounded Transformer

Xianfeng Wu, Yajing Bai, Minghan Li, Xianzu Wu, Xueqi Zhao, Zhongyuan Lai, Wenyu Liu, Xinggang Wang

机构 * State Key Laboratory of Precision Blasting, Jianghan University（江汉大学精密爆破重点实验室） ； Harvard AI and Robotics Lab, Harvard University（哈佛大学AI与机器人实验室） ； School of EIC, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学电子信息学院） ； Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学计算机系） ； Department of Computer Science, Hong Kong Baptist University（香港 Baptist 大学计算机科学系） ； School of Mathematics and Statistics, Hubei University of Education（湖北省教育学院数学与统计学学院） 纠错

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

AI总结 4DLangVGGT是一种基于Transformer的统一框架，用于4D语言 grounding，通过整合几何感知和语言对齐，提升4D场景理解的泛化能力和部署效率。

Comments Code: https://github.com/hustvl/4DLangVGGT, Webpage: https://hustvl.github.io/4DLangVGGT

Mind-to-Face: Neural-Driven Photorealistic Avatar Synthesis via EEG Decoding

Mind-to-Face: 通过解码EEG信号实现神经驱动的逼真虚拟形象合成

Haolin Xiong, Tianwen Fu, Pratusha Bhuvana Prasad, Yunxuan Cai, Haiwei Chen, Wenbin Teng, Hanyuan Xiao, Yajie Zhao

机构 * Institute for Creative Technologies（创意技术研究所） ； University of Southern California（南加州大学） 纠错

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

AI总结 Mind-to-Face通过EEG解码实现神经驱动的逼真虚拟形象合成，能够精准捕捉情绪动态并生成高质量的面部表情。

Comments 16 pages, 11 figures