3D 视觉

Splatwizard: A Benchmark Toolkit for 3D Gaussian Splatting Compression

Splatwizard：3D高斯散射压缩的基准工具包

Xiang Liu, Yimin Zhou, Jinxiang Wang, Yujun Huang, Shuzhao Xie, Shiyu Qin, Mingyao Hong, Jiawei Li, Yaowei Wang, Zhi Wang, Shu-Tao Xia, Bin Chen

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； Huawei Technologies Ltd（华为技术有限公司） 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 Splatwizard是一个专门用于评估3D高斯散射压缩模型的基准工具包，提供统一框架和自动化性能指标计算，用于评估渲染速度、率失真权衡、内存效率和几何准确性等关键指标。

GaussianImage++: Boosted Image Representation and Compression with 2D Gaussian Splatting

GaussianImage++: 通过2D高斯散射提升图像表示与压缩

Tiantian Li, Xinjie Zhang, Xingtong Ge, Tongda Xu, Dailan He, Jun Zhang, Yan Wang

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

AI总结 GaussianImage++通过有限的高斯原始体实现高效的图像表示与压缩，结合驱动扭曲的密集化机制和上下文感知滤波器，提升性能并降低内存消耗。

Comments Accepted to AAAI 2026. Code URL:https://github.com/Sweethyh/GaussianImage_plus.git

UniC-Lift: Unified 3D Instance Segmentation via Contrastive Learning

UniC-Lift: 通过对比学习实现统一的3D实例分割

Ankit Dhiman, Srinath R, Jaswanth Reddy, Lokesh R Boregowda, Venkatesh Babu Radhakrishnan

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

AI总结 UniC-Lift通过对比学习实现统一的3D实例分割，引入可学习特征嵌入和改进的嵌入到标签过程，提升分割性能并减少训练时间。

Comments Accepted to AAAI 2026. Project Page: https://unic-lift.github.io/

SplatSSC: Decoupled Depth-Guided Gaussian Splatting for Semantic Scene Completion

SplatSSC：解耦深度引导的高斯点云法用于语义场景补全

Rui Qian, Haozhi Cao, Tianchen Deng, Shenghai Yuan, Lihua Xie

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

AI总结 SplatSSC通过深度引导的初始化策略和解耦高斯聚合器，提升语义场景补全的效率与鲁棒性，实现性能和资源消耗的优化。

Comments Accepted for oral presentation in The 40th Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2026)

PhysTalk: Language-driven Real-time Physics in 3D Gaussian Scenes

PhysTalk: 基于语言的实时3D高斯场景物理模拟

Luca Collorone, Mert Kiray, Indro Spinelli, Fabio Galasso, Benjamin Busam

机构 * Sapienza University of Rome（萨皮恩扎罗马大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） 纠错

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

AI总结 PhysTalk通过实时物理模拟实现基于语言的3D高斯场景交互式动画，无需离线优化，提升创作效率。

Structure-Guided Allocation of 2D Gaussians for Image Representation and Compression

基于结构的2D高斯分配用于图像表示与压缩

Huanxiong Liang, Yunuo Chen, Yicheng Pan, Sixian Wang, Jincheng Dai, Guo Lu, Wenjun Zhang

机构 * Department of Electronic Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学电子工程系） ； Key Laboratory of Universal Wireless Communications, Ministry of Education, Beijing University of Posts and Telecommunications（教育部无线通信关键实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出基于图像结构的2D高斯分配方法，通过自适应量化和几何正则化提升图像表示与压缩效率。