3D 视觉

Non-Uniform Quantisation for 3DGS Compression

面向3DGS压缩的非均匀量化

Bert Van hauwermeiren, Patrice Rondao Alface, Adrian Munteanu

机构 * Vrije Universiteit Brussel（布鲁塞尔自由大学） ； Nokia（诺基亚公司） 纠错

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

AI总结 针对3D高斯溅射（3DGS）高比特率问题，本文提出适配其数据分布的非均匀量化方案，消除体素化后冗余，在基准数据集上实现最先进压缩性能，兼容点云表示，将为MPEG 3DGS压缩标准化提供正式贡献。

ABCD: Alpha-Composited Block Coordinate Descent: Constant-VRAM Training for Large Radiance Fields

ABCD：Alpha合成块坐标下降法：针对大辐射场的恒定显存训练

Ka Heng Shiu, Kartic Subr

机构 * The University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出ABCD外核训练框架，针对3DGS实现，通过块坐标下降与Alpha混合特性将峰值显存复杂度降为O(1)，在PSNR下降不足5%的前提下，让显存有限的GPU可训练大辐射场

Comments Presented at ACM SIGGRAPH 2026 Posters

WilLaGS: Latent-Conditional 3D Appearance Fields for Robust Gaussian Splatting In-the-Wild

WilLaGS：用于野外鲁棒高斯溅射的隐条件三维外观场

Yuhao Bai, Qianqiu Tan, Lilong Chen, Huanhuan Lv, Lijun Chen

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Nanjing Agricultural University（南京农业大学） 纠错

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

AI总结 针对野外场景下三维高斯溅射的多视图一致性问题，提出WilLaGS框架，通过β-VAE与三维神经外观场建模外观，结合自监督感知掩码抑制伪影，实现鲁棒三维重建与实时渲染，性能达SOTA。

Comments Accepted by ECCV2026

ChainSplat: A Physics-Inspired Screw-Theoretic Model for Learning Deformable Linear Object Dynamics from Multi-View RGB Videos

ChainSplat：一种基于物理的螺旋理论模型，用于从多视角RGB视频中学习可变形线性物体的动力学

Seungyeon Kim, Noémie Jaquier

机构 * KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院） 纠错

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

AI总结 ChainSplat是一种物理启发式框架，仅从多视角RGB视频中联合学习可变形线性物体的3D几何、外观、运动学和动力学，在相关任务上达SOTA性能，支持实时估计与轨迹优化，具实用价值。

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