3D 视觉

VAD-GS: Visibility-Aware Densification for 3D Gaussian Splatting in Dynamic Urban Scenes

VAD-GS：动态城市场景中3D高斯泼溅的可见性感知致密化

Yikang Zhang, Rui Fan

机构 * Shanghai Research Institute for Intelligent Autonomous Systems, Tongji University（同济大学智能自主系统研究所） ； College of Electronic and Information Engineering, Tongji University（同济大学电子与信息工程学院） ； National Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学人机混合增强智能国家实验室） 纠错

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

AI总结 提出VAD-GS框架，通过体素可见性推理、多样性感知视图选择和多视图立体重建，在动态城市场景中恢复缺失几何结构，提升3D高斯泼溅的重建质量。

Underwater360: Reconstructing Underwater Scenes from Panoramic Images with Omnidirectional Gaussian Splatting

Underwater360: 基于全景高斯泼溅的全景图像水下场景重建

Jiangbei Hu, Weichao Song, Shibo Yu, Mohan Wang, Zihan Yi, Rui Wu, Mingkang Xiang, Na Lei, Shengfa Wang, Zhongxuan Luo, Ying He

机构 * School of Software, Dalian University of Technology（大连理工大学软件学院） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） 纠错

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

AI总结 提出Underwater360框架，利用物理信息引导的全向高斯泼溅，通过球面光线投射和外观-介质建模，实现水下全景场景的高质量重建与外观恢复。

GlowGS: Generative Semantic Feature Learning for 3D Gaussian Splatting in Nighttime Glow Scenes

GlowGS: 夜间发光场景中用于3D高斯溅射的生成式语义特征学习

Beibei Lin, Xiao Cao, Jingyuan Guo, Robby T. Tan

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 针对夜间发光场景中3D高斯溅射因缺乏纹理和边缘等结构特征而难以渲染高质量新视图的问题，提出GlowGS方法，利用扩散模型和视觉基础模型生成语义特征作为隐式结构线索，并通过新视图语义学习实现无真实标签的优化，显著提升渲染质量。

Comments Accepted by CVPR Findings 2026

LangFlash: Feed-forward 3D Language Gaussian Splatting from Sparse Unposed Images

LangFlash: 基于前馈的3D语言高斯泼溅从稀疏无位姿图像

Yilong Liu, Wanhua Li, Chen Zhu-Tian, Hanspeter Pfister

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Minnesota - Twin Cities（明尼苏达大学-双城分校） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；3D vision(abstract)；3D reconstruction(abstract)；novel view synthesis(abstract)

AI总结 提出LangFlash，一种前馈框架，从稀疏无位姿多视图图像直接预测3D高斯原语及其语言对齐语义特征，实现低延迟3D重建和语义一致场景理解。

Comments CVPRF 2026

ForeSplat: Optimization-Aware Foresight for Feed-Forward 3D Gaussian Splatting

ForeSplat：面向前馈3D高斯泼溅的优化感知预判

Yuke Li, Weihang Liu, Cheng Zhang, Yuefeng Zhang, Jiadi Cui, Zixuan Wang, Junran Ding, Haoyu Wu, Yujiao Shi, Jingyi Yu, Xin Lou

机构 * ShanghaiTech University（上海科技大学） ； GGU Technology Co., Ltd（GGU技术有限公司） ； Stereye 纠错

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

AI总结 提出优化感知训练框架ForeSplat，通过元梯度规则使前馈3DGS模型生成利于快速精细优化的初始化，缩小了前馈预测与逐场景优化之间的差距。

RT-Splatting: Joint Reflection-Transmission Modeling with Gaussian Splatting

RT-Splatting：基于高斯点散布的联合反射-透射建模

Ji Shi, Xianghua Ying, Bowei Xing, Ruohao Guo, Wenzhen Yue

机构 * State Key Laboratory of General Artificial Intelligence（国家一般人工智能重点实验室） ； School of Intelligence Science and Technology（智能科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 本文提出RT-Splatting方法，通过将高斯点的几何占用与光学不透明度分离，实现对半透明表面复杂反射和清晰透射的联合建模，从而在实时渲染中获得高质量的反射和透射效果。

Comments CVPR 2026 Highlight, Project Page: https://sjj118.github.io/RT-Splatting/

Z-Order Transformer for Feed-Forward Gaussian Splatting

Z-Order Transformer用于前馈高斯点云

Can Wang, Lei Liu, Wei Jiang, Dong Xu

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Futurewei Technologies Inc（未来科技公司） 纠错

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

AI总结 本文提出Z-Order Transformer用于前馈高斯点云，通过稀疏注意力机制和Z-order策略有效捕捉高斯点间空间与语义关系，提升实时渲染质量与效率。

Comments Accept by CVPR 2026, Oral

PD-4DGS:Progressive Decomposition of 4D Gaussian Splatting for Bandwidth-Adaptive Dynamic Scene Streaming

PD-4DGS：4D高斯散射的渐进分解用于带宽自适应动态场景流媒体

Jiachen Li, Guangzhi Han, Jin Wan, Delong Han, Yuan Gao, Min Li, Mingle Zhou, Gang Li

机构 * Qilu University of Technology（青岛理工大学） 纠错

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

AI总结 PD-4DGS通过渐进压缩和按需传输实现4D高斯散射的高效流媒体，减少带宽消耗并降低延迟，提升动态场景渲染性能。

UAV-Assisted Scan-to-Simulation for Landslides Using Physics-Informed Gaussian Splatting

利用物理指导的高斯点云进行滑坡扫描到模拟的无人机辅助方法

Zhenyu Liang, Jack C. P. Cheng

机构 * HKUST（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于无人机的扫描到模拟框架，通过3DGS实现逼真场景捕获与物理滑坡模拟，提升灾害预警与公众教育效果。

ConFixGS: Learning to Fix Feedforward 3D Gaussian Splatting with Confidence-Aware Diffusion Priors in Driving Scenes

ConFixGS：基于置信度感知扩散先验的学习以修复馈送式3D高斯点溅射在驾驶场景中

Rui Song, Tianhui Cai, Markus Gross, Xingcheng Zhou, Zewei Zhou, Zhiyu Huang, Olaf Wysocki, Jiaqi Ma

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） 纠错

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

AI总结 本文提出ConFixGS，通过置信度感知扩散先验学习修复馈送式3D高斯点溅射，提升稀疏视角驾驶场景中新型视角合成的鲁棒性，实验显示PSNR提升3.68dB，FID降低近一半。

Comments 28 pages, 12 figures

REAP: Reinforcement-Learning End-to-End Autonomous Parking with Gaussian Splatting Simulator for Real2Sim2Real Transfer

REAP：基于高斯点扩散模拟器的端到端自主泊车强化学习

Changze Li, Zhe Chen, Shaoyu Chen, Lisen Mu, Yijian Li, Yuelong Yu, Qian Zhang, Qing Su, Ming Yang, Tong Qin

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Horizon Robotics Technology Research and Development Co., Ltd.（地平线机器人技术研究与开发有限公司） 纠错

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

AI总结 本文提出REAP方法，通过高斯点扩散模拟器实现Real2Sim2Real迁移，利用SAC算法提升训练效率，结合行为克隆和软预测碰撞惩罚机制，解决极端场景下的泊车问题。

Two-View Accumulation as the Primary Training Lever for Hybrid-Capture Gaussian Splatting: A Variance-Decomposition View of When Gradient Surgery Helps

双视图累积作为混合捕捉高斯点划法的主要训练杠杆：一种方差分解视角下的当梯度手术帮助时的情形

Sungjun Cho

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出通过双视图累积提升混合捕捉高斯点划法性能，分析方差分解机制，验证结构化与随机配对在方差上的等效性，展示其在不同场景下的有效性。

High Dynamic Range 3D Gaussian Splatting via Luminance-Chromaticity Decomposition

高动态范围3D高斯散射 via 光亮度-色度分解

Kaixuan Zhang, Minxian Li, Mingwu Ren, Jiankang Deng, Xiatian Zhu

机构 * Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； University of Surrey（萨里大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于光亮度-色度分解的3D高斯散射方法，通过解耦亮度与色度参数，提升学习灵活性，实现更高效的高动态范围3D重建。

Splatent: Splatting Diffusion Latents for Novel View Synthesis

Splatent: 基于扩散模型的潜在空间光场表示用于新视角合成

Or Hirschorn, Omer Sela, Inbar Huberman-Spiegelglas, Netalee Efrat, Eli Alshan, Ianir Ideses, Frederic Devernay, Yochai Zvik, Lior Fritz

机构 * Amazon Prime Video（亚马逊Prime视频） ； Tel-Aviv University（特拉维夫大学） 纠错

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

AI总结 Splatent通过多视图注意力机制在2D中恢复细节，提升VAE潜在空间光场重建质量，实现高精度稀疏视角3D重建。

Comments CVPR 2026. Project's webpage at https://orhir.github.io/Splatent/

EvFlow-GS: Event Enhanced Motion Deblurring with Optical Flow for 3D Gaussian Splatting

EvFlow-GS：基于事件流的运动去模糊与3D高斯点云拼接

Feiyu An, Yufei Deng, Zihui Zhang, Rong Xiao

机构 * College of Computer Science, Sichuan University（四川大学计算机学院） 纠错

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

AI总结 本文提出EvFlow-GS框架，结合事件流和光流优化端到端的双积分、相机姿态和3D高斯点云拼接，解决运动模糊图像的3D重建问题。

Comments Accepted by ICME 2026

Gaussians on a Diet: High-Quality Memory-Bounded 3D Gaussian Splatting Training

饮食中的高斯：高质量内存受限的3D高斯喷射训练

Yangming Zhang, Jian Xu, Chaojian Li, Kunxiong Zhu, Wei Niu, Gagan Agrawal, Yang Katie Zhao, Jian Wang, Yingyan Celine Lin, Miao Yin

机构 * Dept. of Computer Science University of Texas at Arlington（计算机科学系德克萨斯理工大学阿灵顿分校） ； School of Computer Science Georgia Institute of Technology（计算机科学学院佐治亚理工学院） ； School of Computing University of Georgia（计算学院佐治亚大学） ； Department of ECE University of Minnesota - Twin Cities（电子与计算机工程系明尼苏达大学-双城分校） ； Snap Inc.（Snap公司） 纠错

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

AI总结 本文提出一种内存受限的3D高斯喷射训练框架，通过动态优化高斯体实现低内存消耗，显著提升渲染质量，实现在NVIDIA Jetson AGX Xavier上的高效训练。

SmokeGS-R: Physics-Guided Pseudo-Clean 3DGS for Real-World Multi-View Smoke Restoration

SmokeGS-R：基于物理的伪清洁3DGS用于真实世界多视角烟雾修复

Xueming Fu, Lixia Han

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SmokeGS-R，通过分离几何恢复与外观校正，利用改进的暗通道先验和引导滤波生成物理引导的伪清洁监督，训练纯清洁3D高斯点散布源模型，并通过几何均值参考聚合、LAB空间Reinhard传输和光高斯平滑和谐化其渲染结果，实现真实世界多视角烟雾修复。

Comments Lab Report for NTIRE 2026 3DRR Track 2

AA-Splat: Anti-Aliased Feed-forward Gaussian Splatting

AA-Splat：抗锯齿前馈高斯点划

Taewoo Suh, Sungpyo Kim, Jongmin Park, Munchurl Kim

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 AA-Splat通过引入OBBL设计，解决FF-3DGS在非分布采样下的渲染问题，实现任意分辨率的鲁棒抗锯齿渲染，相比DepthSplat在NVS性能上提升5.4-7.5dB。

Comments Please visit our project page at https://kaist-viclab.github.io/aasplat-site/

Off The Grid: Detection of Primitives for Feed-Forward 3D Gaussian Splatting

脱离网格：用于前馈3D高斯散射的原始形检测

Arthur Moreau, Richard Shaw, Michal Nazarczuk, Jisu Shin, Thomas Tanay, Zhensong Zhang, Songcen Xu, Eduardo Pérez-Pellitero

机构 * Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚方舟实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种前馈架构，通过子像素级检测3D高斯原始形，替代传统网格，提升质量和效率。结合预训练的3D重建模型，无需3D标注即可生成逼真3DGS场景，实现最先进的视图合成。

Comments CVPR 2026 camera ready version

Accurate Point Measurement in 3DGS -- A New Alternative to Traditional Stereoscopic-View Based Measurements

3DGS中的准确点测量——一种传统立体视图测量的新替代方法

Deyan Deng, Rongjun Qin

机构 * Dept. of Civil, Environmental and Geodetic Engineering, The Ohio State University, Columbus OH, US（土木、环境与大地测量工程系，俄亥俄州立大学，哥伦布 OH，美国） ； Dept. of Electrical and Computer Engineering, The Ohio State University, Columbus OH, US（电气与计算机工程系，俄亥俄州立大学，哥伦布 OH，美国） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(title,abstract)；Gaussian Splatting(abstract)；point cloud(abstract)；novel view synthesis(abstract)

AI总结 本文提出一种基于3DGS的点测量方法，通过三角化不同视图中的共线点，实现高精度3D点测量，无需立体工作站或专业操作员能力，且支持多视图交点以提高精度。

Comments Accepted to the 2026 ISPRS Congress

ColonSplat: Reconstruction of Peristaltic Motion in Colonoscopy with Dynamic Gaussian Splatting

ColonSplat：利用动态高斯散射重建结肠镜中的蠕动运动

Weronika Smolak-Dyżewska, Joanna Kaleta, Diego Dall'Alba, Przemysław Spurek

机构 * Jagiellonian University, Kraków, Poland（杰洛尼摩大学） ； Warsaw University of Technology, Poland（华沙技术大学） ； Sano Centre for Computational Medicine, Kraków, Poland（Sano计算医学中心） ； University of Verona, Italy（威尼斯大学） ； IDEAS Research Institute, Warsaw, Poland（IDEAS研究机构） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；3D reconstruction(abstract)；point cloud(abstract)；novel view synthesis(abstract)

AI总结 ColonSplat通过动态高斯散射技术，有效捕捉结肠镜中蠕动运动，提升3D重建的几何保真度。

From Volume Rendering to 3D Gaussian Splatting: Theory and Applications

从体渲染到3D高斯点播：理论与应用

Vitor Pereira Matias, Daniel Perazzo, Vinicius Silva, Alberto Raposo, Luiz Velho, Afonso Paiva, Tiago Novello

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

AI总结 本文介绍了3D高斯点播的理论与应用，探讨其在3D重建、虚拟人物建模和内容生成中的高效渲染能力及局限性。

Comments Accepted at the Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), math focused, 5 equations, 5 Figure, 5 pages of text and 1 of bibligraphy

SurfSplat: Conquering Feedforward 2D Gaussian Splatting with Surface Continuity Priors

SurfSplat：通过表面连续性先验攻克前馈2D高斯散射

Bing He, Jingnan Gao, Yunuo Chen, Ning Cao, Gang Chen, Zhengxue Cheng, Li Song, Wenjun Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tianyi Shilian Technology Co., Ltd（天翼视联科技有限公司） 纠错

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

AI总结 SurfSplat通过表面连续性先验和强制alpha混合策略，提升稀疏输入下高保真3D重建的几何精度和纹理一致性

Comments ICLR 2026; Project Page: https://hebing-sjtu.github.io/SurfSplat-website/

360-GeoGS: Geometrically Consistent Feed-Forward 3D Gaussian Splatting Reconstruction for 360 Images

360-GeoGS：用于360图像的几何一致前馈3D高斯点溅重建

Jiaqi Yao, Zhongmiao Yan, Jingyi Xu, Songpengcheng Xia, Yan Xiang, Ling Pei

机构 * Shanghai Key Laboratory of Navigation and Location Based Services（上海导航与基于位置的服务关键实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； State Key Laboratory of Submarine Geoscience（海底地球科学国家重点实验室） ； School of Automation and Intelligent Sensing（自动化与智能感知学院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种用于360图像的前馈3DGS框架，通过深度-法线几何正则化提升几何一致性，实现高质量的3D重建。

ShadowGS: Shadow-Aware 3D Gaussian Splatting for Satellite Imagery

ShadowGS: 针对卫星影像的阴影感知3D高斯点云法

Feng Luo, Hongbo Pan, Xiang Yang, Baoyu Jiang, Fengqing Liu, Tao Huang

机构 * Central South University（中南大学） 纠错

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

AI总结 ShadowGS通过结合物理渲染方程和高效射线推进技术，提升卫星影像中阴影处理的精度和3D重建的鲁棒性。

Breaking the Vicious Cycle: Coherent 3D Gaussian Splatting from Sparse and Motion-Blurred Views

打破恶性循环：从稀疏和运动模糊视图中进行一致的3D高斯点扩散

Zhankuo Xu, Chaoran Feng, Yingtao Li, Jianbin Zhao, Jiashu Yang, Wangbo Yu, Li Yuan, Yonghong Tian

机构 * Peking University（北京大学） ； School of Electronics and Computer Engineering, Peking University（电子与计算机工程学院，北京大学） 纠错

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

AI总结 CoherentGS通过双先验策略和双生成模型，解决稀疏模糊视图下的3D重建问题，实现高保真重建。

Comments 20 pages, 14 figures. Manuscript v2: add the view selection of training in the appendix

HGS: Hybrid Gaussian Splatting with Static-Dynamic Decomposition for Compact Dynamic View Synthesis

HGS: 基于静态-动态分解的混合高斯散射用于紧凑动态视图合成

Kaizhe Zhang, Yijie Zhou, Weizhan Zhang, Caixia Yan, Haipeng Du, yugui xie, Yu-Hui Wen, Yong-Jin Liu

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；NeRF(abstract)；3DGS(abstract)；novel view synthesis(abstract)

AI总结 HGS通过静态-动态分解策略，实现高效动态视图合成，减少模型体积并提升渲染效率。

Comments 11 pages, 9 figures

GeoTexDensifier: Geometry-Texture-Aware Densification for High-Quality Photorealistic 3D Gaussian Splatting

GeoTexDensifier: 基于几何-纹理的高密度重建用于高质量光实3D高斯点云渲染

Hanqing Jiang, Xiaojun Xiang, Han Sun, Hongjie Li, Liyang Zhou, Xiaoyu Zhang, Guofeng Zhang

机构 * State Key Lab of CAD&CG, Zhejiang University（浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；3DGS(abstract)；point cloud(abstract)；novel view synthesis(abstract)

AI总结 GeoTexDensifier通过结合几何和纹理感知策略，实现高质量的3D高斯点云重建，提升渲染质量。

Comments 14 pages, 9 figures, 2 table

SUCCESS-GS: Survey of Compactness and Compression for Efficient Static and Dynamic Gaussian Splatting

SUCCESS-GS：紧凑性与压缩的调查：为高效静态和动态高斯点划法服务

Seokhyun Youn, Soohyun Lee, Geonho Kim, Weeyoung Kwon, Sung-Ho Bae, Jihyong Oh

机构 * Chung-Ang University（Chung-Ang 大学） ； Kyung Hee University（Kyung Hee 大学） 纠错

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

AI总结 本文综述了高效3D和4D高斯点划法技术，探讨了参数压缩与重构压缩两大方向，并讨论了其应用与未来研究方向。

Comments The first three authors contributed equally to this work. The last two authors are co-corresponding authors. Please visit our project page at https://cmlab-korea.github.io/Awesome-Efficient-GS/

PolarGuide-GSDR: 3D Gaussian Splatting Driven by Polarization Priors and Deferred Reflection for Real-World Reflective Scenes

PolarGuide-GSDR: 由偏振先验和延迟反射驱动的3D高斯散射

Derui Shan, Qian Qiao, Hao Lu, Tao Du, Peng Lu

机构 * North China University of Technology（中国北方工业大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；NeRF(abstract)；3DGS(abstract)；novel view synthesis(abstract)

AI总结 PolarGuide-GSDR通过偏振引导机制改进3DGS，实现高保真度反射分离与全场景重建，无需环境映射或材料假设，提升实时性能与可解释性。