3D 视觉

Bridging Geometry-Coherent Text-to-3D Generation with Multi-View Diffusion Priors and Gaussian Splatting

弥合几何一致性文本到3D生成与多视图扩散先验和高斯点云

Feng Yang, Wenliang Qian, Wangmeng Zuo, Hui Li

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

AI总结 本文提出耦合分数蒸馏框架，通过多视图联合分布先验和高斯点云优化，实现几何一致的文本到3D生成。

Comments Accepted by Neural Networks. The final published version is available at https://doi.org/10.1016/j.neunet.2025.108511

EcoSplat: Efficiency-controllable Feed-forward 3D Gaussian Splatting from Multi-view Images

EcoSplat: 可控效率的多视角图像前馈3D高斯点云生成

Jongmin Park, Minh-Quan Viet Bui, Juan Luis Gonzalez Bello, Jaeho Moon, Jihyong Oh, Munchurl Kim

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； Flawless AI ； Department of Imaging Science, GSAIM, Chung-Ang University（Chung-Ang 大学影像科学系） 纠错

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

AI总结 EcoSplat是一种可控制效率的前馈3D高斯点云生成框架，通过两阶段优化过程实现自适应的3D表示生成，适用于灵活的下游渲染任务。

Comments The first two authors contributed equally to this work (equal contribution). The last two authors advised equally to this work. Please visit our project page at https://kaist-viclab.github.io/ecosplat-site/

GSRender: Deduplicated Occupancy Prediction via Weakly Supervised 3D Gaussian Splatting

GSRender: 通过弱监督的3D高斯点划法实现去重的占用预测

Qianpu Sun, Changyong Shu, Sifan Zhou, Runxi Cheng, Yongxian Wei, Zichen Yu, Dawei Yang, Sirui Han, Yuan Chun

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Houmo AI ； Dalian University of Technology（大连理工大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） 纠错

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

AI总结 GSRender通过弱监督3D高斯点划法和射线补偿模块，有效减少占用预测中的重复问题，提升户外自动驾驶的感知性能。

No Pose at All: Self-Supervised Pose-Free 3D Gaussian Splatting from Sparse Views

无姿态：从稀疏视图实现自监督的无姿态3D高斯点云渲染

Ranran Huang, Krystian Mikolajczyk

机构 * Imperial College London（伦敦帝国学院） 纠错

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

AI总结 SPFSplat通过自监督方法实现无姿态的3D高斯点云渲染，无需真实姿态信息即可在稀疏视图下实现高质量的视点合成和姿态估计。

Comments Project Page: https://ranrhuang.github.io/spfsplat/

Gaussian Building Mesh (GBM): Extract a Building's 3D Mesh with Google Earth and Gaussian Splatting

高斯建筑网格（GBM）：利用Google Earth和高斯点散布提取建筑的3D网格

Kyle Gao, Liangzhi Li, Hongjie He, Dening Lu, Linlin Xu, Jonathan Li

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

AI总结 本文提出一种基于Google Earth和高斯点散布的方法，通过建筑名称、地址或地理坐标提取建筑的3D网格。

Journal ref Remote Sensing Applications: Society and Environment 40 2025 101807

4D Gaussian Splatting as a Learned Dynamical System

4D高斯散射作为学习到的动态系统

Arnold Caleb Asiimwe, Carl Vondrick

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 本文提出EvoGS，将4D高斯散射视为学习到的动态系统，通过连续时间演化提升动态场景建模的效率与可控性。

Digital Twin Buildings: 3D Modeling, GIS Integration, and Visual Descriptions Using Gaussian Splatting, ChatGPT/Deepseek, and Google Maps Platform

数字孪生建筑：利用高斯点扩散、ChatGPT/DeepSeek和Google地图平台进行3D建模、GIS集成和视觉描述

Kyle Gao, Dening Lu, Liangzhi Li, Nan Chen, Hongjie He, Linlin Xu, Jonathan Li

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

AI总结 本文提出了一种基于高斯点扩散、ChatGPT和Google地图平台的数字孪生建筑框架，用于实现建筑的3D建模、GIS集成和视觉描述。

Comments -Fixed minor typo

Journal ref IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 22 (2025) 6013405

Chorus: Multi-Teacher Pretraining for Holistic 3D Gaussian Scene Encoding

Chorus：多教师预训练用于整体3D高斯场景编码

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

机构 * University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； University of Trento（特伦托大学） 纠错

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

AI总结 Chorus通过多教师预训练方法，实现对3D高斯场景的高效编码，提升多任务表现并实现数据高效监督。

MatSpray: Fusing 2D Material World Knowledge on 3D Geometry

MatSpray：将2D材料知识融合到3D几何中

Philipp Langsteiner, Jan-Niklas Dihlmann, Hendrik P. A. Lensch

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

AI总结 MatSpray通过结合学习和投影方法，将2D材料数据融合到3D几何中，提升渲染的真实性和效率。

Comments Project page: https://matspray.jdihlmann.com/

WorldWarp: Propagating 3D Geometry with Asynchronous Video Diffusion

WorldWarp: 通过异步视频扩散传播3D几何

Hanyang Kong, Xingyi Yang, Xiaoxu Zheng, Xinchao Wang

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 WorldWarp通过结合3D结构锚和2D生成细化器，利用时空扩散模型实现几何一致的视频生成，解决遮挡和复杂轨迹问题。

Comments Project page: https://hyokong.github.io/worldwarp-page/

RecurGS: Interactive Scene Modeling via Discrete-State Recurrent Gaussian Fusion

RecurGS: 通过离散状态递归高斯融合实现交互式场景建模

Wenhao Hu, Haonan Zhou, Zesheng Li, Liu Liu, Jiacheng Dong, Zhizhong Su, Gaoang Wang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Horizon Robotics ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 RecurGS通过递归融合框架实现离散状态的交互式场景建模，提升3D环境的更新效率和逼真度。