3D 视觉

Construction and Dynamic Update of Channel Gain Maps via 3D Gaussian Splatting

通过三维高斯平铺构建和动态更新信道增益图

Yilong Chen, Yuan Guo, Juncong Zhou, Jie Xu, Rui Zhang

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

AI总结 研究基于三维高斯平铺为大规模网络构建及动态更新基于网格的信道增益图，提出基于物理知识的高斯平铺信道增益模型及增量学习机制，实现准确重建、适应动态变化并达成精度-复杂度良好权衡。

Real-Time Human Reconstruction and Animation using Feed-Forward Gaussian Splatting

基于前馈高斯点划的实时人体重建与动画

Devdoot Chatterjee, Zakaria Laskar, C. V. Jawahar

机构 * IIIT Hyderabad（国际信息技术学院海得拉巴） ； IISER Thiruvananthapuram（印度科学教育与研究学院蒂鲁文南特布勒姆） 纠错

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

AI总结 本文提出一种通用的前馈高斯点划框架，用于实时人体3D重建与动画，直接处理多视角RGB图像及其关联的SMPL-X姿态，通过预测与SMPL-X顶点关联的3D高斯点，实现高效动画生成。

CGGS: Consistency-Augmented Geometric Gaussian Splatting for Ego-Centric 3D Scene Generation

CGGS：用于以自我为中心的3D场景生成的一致性增强几何高斯点云渲染

Zhenyu Sun, Xiaohan Zhang, Qi Liu, Huan Wang

机构 * School of Future Technology, South China University of Technology（华南理工大学未来技术学院） ； School of Engineering, Westlake University（西湖大学工程学院） 纠错

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

AI总结 针对以自我为中心的3D场景生成难题，提出CGGS框架。通过微调多视图潜在扩散模型生成2D内容，利用光流等估计深度产生点云，再经几何细化器优化3D高斯重建，提升视觉质量与几何结构。

Comments Update format

Journal ref IEEE Transactions on Image Processing, vol. 35, pp. 7670-7684, 2026

RealVDeblur: One-Step Diffusion for Generalizable Real-World Video Deblurring

RealVDeblur：用于通用真实世界视频去模糊的一步扩散法

Renbiao Jin, Mingxin Yang, Yutian Chen, Junhao Zhuang, Xin Cai, Mulin Yu, Linning Xu, Wenxian Yu, Danping Zou, Shi Guo, Tianfan Xue

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； CUHK MMLab（香港中文大学多媒体实验室） ； CPII under InnoHK（创新香港研究院下的CPII） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 针对真实世界视频去模糊难题，提出RealVDeblur框架。构建模糊合成管道提供数据，利用视频扩散先验恢复，采用逐帧编码并简化采样为一步生成器，还有时间窗口掩码稳定推理，在多方面表现出色且提升3D重建鲁棒性。

Comments Project page with code: https://rbjin.github.io/RealVDeblur/

3D-GIMP: When 3D Gaussian Inpainting Meets PatchMatch

3D-GIMP：当3D高斯图像修复与PatchMatch相遇

Xuening Tian, Dieter Schmalstieg, Shohei Mori

机构 * University of Stuttgart（斯图加特大学） 纠错

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

AI总结 针对3D场景编辑中迭代扩散模型的问题，提出3D-GIMP混合范式，通过在关键参考视图进行图像修复并利用3D感知PatchMatch算法传播纹理，优先保证重建一致性，在渲染速度和视图一致性上表现更优。

Comments 15 pages

DynFOA: Generating First-Order Ambisonics with Conditional Diffusion for Dynamic and Acoustically Complex 360-Degree Videos

DynFOA: 基于条件扩散的动态和声学复杂的360度视频生成一阶混响

Ziyu Luo, Lin Chen, Qiang Qu, Xiaoming Chen, Yiran Shen

机构 * School of Computer and Artificial Intelligence, Beijing Technology and Business University, Beijing, China（计算机与人工智能学院，北京技术与商业大学） ； School of Computer Science, The University of Sydney, Sydney, NSW, Australia（计算机科学学院，悉尼大学） ； School of Software, Shandong University, Jinan, China（软件学院，山东大学） 纠错

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

AI总结 DynFOA通过动态声学感知和条件扩散生成高质量的360度视频一阶混响，提升沉浸式音频体验。

Comments Revised version with updated content.This submission is the intended replacement of arXiv:2602.06846