3D 视觉

Three-dimensional Damage Visualization of Civil Structures via Gaussian Splatting-enabled Digital Twins

通过高斯散射增强的数字孪生实现民用结构的三维损伤可视化

Shuo Wang, Shuo Wang, Xin Nie, Yasutaka Narazaki, Thomas Matiki, Billie F. Spencer

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

AI总结 本研究提出基于高斯散射的数字孪生方法，用于实现民用结构的三维损伤可视化，通过多尺度重建策略和实时更新机制提升损伤检测的精度与效率。

i-PhysGaussian: Implicit Physical Simulation for 3D Gaussian Splatting

i-PhysGaussian：隐式物理模拟用于3D高斯点撒法

Yicheng Cao, Zhuo Huang, Yu Yao, Yiming Ying, Daoyi Dong, Tongliang Liu

机构 * Sydney AI Centre, The University of Sydney（悉尼人工智能中心，悉尼大学） ； School of Mathematics and Statistics, University of Sydney（数学与统计学学院，悉尼大学） ； Australian Artificial Intelligence Institute, University of Technology Sydney（澳大利亚人工智能研究所，技术大学） 纠错

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

AI总结 i-PhysGaussian通过隐式物理模拟方法提升3D高斯点撒法在复杂动态场景下的稳定性和精度

3D Scene Rendering with Multimodal Gaussian Splatting

多模态高斯散射的3D场景渲染

Chi-Shiang Gau, Konstantinos D. Polyzos, Athanasios Bacharis, Saketh Madhuvarasu, Tara Javidi

机构 * UCSD Centers for Machine intelligence, computing, and security (MICS) and Wireless Communications (CWC)（UCSD 机器智能、计算与安全中心（MICS）和无线通信中心） ； UCSD ； NVIDIA 纠错

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

AI总结 本文提出多模态框架，结合射频传感与高斯散射技术，实现高效且鲁棒的3D场景渲染。

B$^3$-Seg: Camera-Free, Training-Free 3DGS Segmentation via Analytic EIG and Beta-Bernoulli Bayesian Updates

B$^3$-Seg: 无相机、无训练的3DGS分割 via 分析EIG和贝塔-伯努利贝叶斯更新

Hiromichi Kamata, Samuel Arthur Munro, Fuminori Homma

机构 * Sony Group Corporation（索尼集团公司） ； Pixomondo 纠错

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

AI总结 B$^3$-Seg通过分析EIG和贝塔-伯努利贝叶斯更新，实现无相机和无训练的3DGS分割，以高效且理论严谨的方式进行开放词汇分割。

Comments Project page: https://sony.github.io/B3-Seg-project/

NRGS-SLAM: Monocular Non-Rigid SLAM for Endoscopy via Deformation-Aware 3D Gaussian Splatting

NRGS-SLAM：通过变形感知的3D高斯点云实现内窥镜单目非刚性SLAM

Jiwei Shan, Zeyu Cai, Yirui Li, Yongbo Chen, Lijun Han, Yun-hui Liu, Hesheng Wang, Shing Shin Cheng

机构 * Department of Mechanical and Automation Engineering and T Stone Robotics Institute, The Chinese University of Hong Kong（机械与自动化工程系和T Stone机器人研究所，香港中文大学） ； School of Automation and Intelligent Sensing, the State Key Laboratory of Avionics Integration and Aviation System of-Systems Synthesis, and Shanghai Key Laboratory of Navigation and Location Based Services, Shanghai Jiao Tong University（自动化与智能感知学院、航空系统集成与航空系统综合国家重点实验室、上海导航与定位服务重点实验室，上海交通大学） 纠错

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

AI总结 NRGS-SLAM通过变形感知的3D高斯点云实现内窥镜单目非刚性SLAM，有效解决刚性假设与变形耦合问题，提升定位精度与重建质量。

MeGA: Hybrid Mesh-Gaussian Head Avatar for High-Fidelity Rendering and Head Editing

MeGA: 混合网格-高斯头像用于高保真渲染和头像编辑

Cong Wang, Di Kang, He-Yi Sun, Shen-Han Qian, Zi-Xuan Wang, Linchao Bao, Song-Hai Zhang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Tencent（腾讯） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 MeGA通过混合网格和高斯表示，实现高保真头像渲染与编辑，提升面部和头发的细节与真实感。

Comments Accepted by CVPR 2025. Project page: https://conallwang.github.io/MeGA_Pages/