3D 视觉

Provable Pruning for Efficient 3D Gaussian Splatting via Coresets

通过核心集实现高效3D高斯点云的可证明剪枝

Waseem Mousa, Alaa Maalouf

机构 * Department of Computer Science, University of Haifa（海法大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 研究3D高斯点云场景能否用更小加权子集替代以保持目标，先证无平凡乘法核心集，后给出特定分辨率下核心集构造定理，依敏感度采样高斯点，还将目标保证转为渲染保证，性能达最优。

Comments 39 pages, 15 figures, including supplementary material. Code: https://github.com/waseem-m/3dgs_provable_coresets

PersistGS: Differentiable Physics for Object Permanence in 4D Gaussian Splatting

PersistGS: 4D高斯溅射中物体持久性的可微物理

Adrian Ramlal, John S. Zelek

机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学） 纠错

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

AI总结 提出PersistGS方法，通过将可微刚体模拟与3D高斯溅射耦合，在物体被遮挡期间利用物理规律预测其SE(3)轨迹，从而恢复物体持久性，并引入质心轮廓损失降低轨迹误差。

Comments Accepted in IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2026 Workshop on Generative 3D Reconstruction

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops, 2026, pp. 4687-4696

MBA-SLAM: Motion Blur Aware Gaussian Splatting SLAM

Peng Wang, Lingzhe Zhao, Yin Zhang, Shiyu Zhao, Peidong Liu

机构 * College of Computer Science and Technology at Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； School of Engineering at Westlake University（西湖大学工程学院） ； School of Engineering, Westlake University（西湖大学工程学院） 纠错

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

Comments Accepted to TPAMI; Deblur Gaussian Splatting SLAM

FlexSplat: Flexible Feed-Forward 3D Gaussian Splatting without Point Cloud Correspondence

FlexSplat：无需点云对应关系的灵活前馈三维高斯溅射方法

Amir Sabbaghziarani, Hanting Ye, Maria Gorlatova, Yi Ding

机构 * Tri-Institutional Georgia Institute of Technology/Georgia State University/Emory University Center for Translational Research in Data Science and Neuroimaging (TReNDS)（三机构佐治亚理工学院/佐治亚州立大学/埃默里大学转化数据科学与神经影像中心（TReNDS）） ； Georgia State University（佐治亚州立大学） ； Duke University（杜克大学） ； University of Tennessee, Knoxville（田纳西大学诺克斯维尔分校） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title)；point cloud(title)；novel view synthesis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 FlexSplat是一种无需相机位姿的前馈三维高斯溅射框架，联合训练几何Transformer与高斯解码器，在ShapeNet-SRN和GSO数据集上实现了与已知位姿方法相当的新视图合成性能。

Comments Accepted to the British Machine Vision Conference (BMVC) 2026. Code: https://github.com/amir-sbg/FlexSplat

UniqueSplat: View-conditioned 3D Gaussian Splatting for Generalizable 3D Reconstruction

UniqueSplat：用于通用3D重建的视角条件化3D高斯溅射模型

Haixu Song, Xiaoke Yang, Shengjun Zhang, Jiwen Lu, Yueqi Duan

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出视角条件化前馈3D高斯溅射模型UniqueSplat，通过双分支视角条件化超网络实现高斯动态调整，在多数据集及跨数据集评估中均优于现有最优方法，提升了通用3D重建性能。

FlowObject: Flow Steering for Bridging Generative Priors and Reconstruction Fidelity

FlowObject: 流引导以桥接生成先验与重建保真度

Yuchen Rao, Xuqian Ren, Yinyu Nie, Sayan Deb Sarkar, Biao Zhang, Vincent Lepetit, Friedrich Fraundorfer

机构 * Graz University of Technology Austria（奥地利格拉茨理工大学） ； Tampere University Finland（芬兰塔尔库大学） ； Technical University of Munich Germany（德国慕尼黑技术大学） ； Stanford University The United States of America（美国斯坦福大学） ； Xi’an Jiaotong University China（中国西安交通大学） ； École des Ponts ParisTech France（法国巴黎综合理工学院） 纠错

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

AI总结 提出FlowObject框架，通过双空间引导策略驱动流匹配模型的ODE轨迹，在利用生成先验完成未观测区域的同时保持与真实观测的一致性，并集成3DGS细化阶段弥合生成输出与真实感重建的差距，显著提升几何完整性和视角相关外观保真度。

Comments Project page: https://yuchenrao.github.io/projects/flowObject/flowObject.html

PoseCompass: Intelligent Synthetic Pose Selection for Visual Localization

PoseCompass: 用于视觉定位的智能合成姿态选择

Yanan Zhou, Zhaoyan Qian, Yanli Li, Nan Yang, Zhongliang Guo, Dong Yuan

机构 * The University of Sydney（悉尼大学） ； University of St Andrews（圣安德鲁大学） 纠错

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

AI总结 PoseCompass通过智能姿态选择提升基于3DGS的APR性能，减少适应时间并降低姿态误差，优于随机基线。

Physically Inspired Gaussian Splatting for HDR Novel View Synthesis

基于物理的高动态范围新型视图合成的高斯点散射

Huimin Zeng, Yue Bai, Hailing Wang, Yun Fu

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Northeastern University（东北大学电气与计算机工程系） ； Khoury College of Computer Science, Northeastern University（东北大学Khoury计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 本文提出PhysHDR-GS框架，通过建模内在反射率和可调环境光照，改进HDR-NVS在动态细节重建和光照依赖外观捕捉中的性能，实验表明在真实和合成数据集上具有更高的PSNR和实时渲染速度。

Comments Accepted to CVPR 2026

Uni3R: Unified 3D Reconstruction and Semantic Understanding via Generalizable Gaussian Splatting from Unposed Multi-View Images

Uni3R：通过通用高斯喷射从无序多视角图像实现统一的3D重建与语义理解

Xiangyu Sun, Haoyi Jiang, Liu Liu, Seungtae Nam, Gyeongjin Kang, Xinjie Wang, Wei Sui, Zhizhong Su, Wenyu Liu, Xinggang Wang, Eunbyung Park

机构 * Sungkyunkwan University（顺天乡大学） ； Huazhong University of Science & Technology（华中科技大学） ； Yonsei University（延世大学） ； Horizon Robotics（Horizon机器人） ； D-Robotics 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title)；3D reconstruction(title)；novel view synthesis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出Uni3R框架，通过统一的3D场景表示实现高保真视角合成和开放词汇语义分割，展示了其在多个基准上的优越性能。

Comments The code is available at https://github.com/HorizonRobotics/Uni3R

Generalizable and Relightable Gaussian Splatting for Human Novel View Synthesis

可泛化和可重照明的高斯点云法用于人体新视角合成

Yipengjing Sun, Shengping Zhang, Chenyang Wang, Shunyuan Zheng, Zonglin Li, Xiangyang Ji

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 GRGS通过可泛化和可重照明的3D高斯框架，实现了在多光照条件下高保真的人体新视角合成，结合物理基础的神经渲染和光照鲁棒的几何细化模块，提升了视觉质量和泛化能力。

Comments Project Webpage: https://sypj-98.github.io/grgs/

FingerSplat: Contactless Fingerprint 3D Reconstruction and Generation based on 3D Gaussian Splatting

Yuwei Jia, Yutang Lu, Zhe Cui, Fei Su

机构 * Beijing Key Laboratory of Network System and Network Culture（北京网络系统与网络文化重点实验室） 纠错

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

ContrastiveGaussian: High-Fidelity 3D Generation with Contrastive Learning and Gaussian Splatting

Junbang Liu, Enpei Huang, Dongxing Mao, Hui Zhang, Xinyuan Song, Yongxin Ni

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

Comments Code will be available at https://github.com/YaNLlan-ljb/ContrastiveGaussian

Enhancing Single Image to 3D Generation using Gaussian Splatting and Hybrid Diffusion Priors

Hritam Basak, Hadi Tabatabaee, Shreekant Gayaka, Ming-Feng Li, Xin Yang, Cheng-Hao Kuo, Arnie Sen, Min Sun, Zhaozheng Yin

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

GeoGS3D: Single-view 3D Reconstruction via Geometric-aware Diffusion Model and Gaussian Splatting

Qijun Feng, Zhen Xing, Zuxuan Wu, Yu-Gang Jiang

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

Look Gauss, No Pose: Novel View Synthesis using Gaussian Splatting without Accurate Pose Initialization

Christian Schmidt, Jens Piekenbrinck, Bastian Leibe

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

Comments Accepted in IROS 2024

4D-Rotor Gaussian Splatting: Towards Efficient Novel View Synthesis for Dynamic Scenes

Yuanxing Duan, Fangyin Wei, Qiyu Dai, Yuhang He, Wenzheng Chen, Baoquan Chen

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

Comments Proc. SIGGRAPH, 2024

GS-Octree: Octree-based 3D Gaussian Splatting for Robust Object-level 3D Reconstruction Under Strong Lighting

Jiaze Li, Zhengyu Wen, Luo Zhang, Jiangbei Hu, Fei Hou, Zhebin Zhang, Ying He

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

GradeADreamer: Enhanced Text-to-3D Generation Using Gaussian Splatting and Multi-View Diffusion

Trapoom Ukarapol, Kevin Pruvost

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

Comments Code: https://github.com/trapoom555/GradeADreamer

SpotlessGS: Relightable 3D Gaussian Splatting under Dynamic Illumination for Robotic Perception

SpotlessGS：面向机器人感知的动态光照下可重光照三维高斯溅射技术

Liang Hong, Jiaxin Wei, Simon Schaefer, Stefan Leutenegger, Jaehyung Jung

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 该研究针对机器人在差光照环境下感知性能下降问题，提出SpotlessGS方法，通过优化光照参数、引入SH光照模型及MLP-BRDF，实现可重光照三维重建，提升了渲染与感知性能。

Comments Accepted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)

FieryGS: In-the-Wild Fire Synthesis with Physics-Integrated Gaussian Splatting

FieryGS: 在真实世界中实现火灾合成的物理集成高斯点云方法

Qianfan Shen, Ningxiao Tao, Qiyu Dai, Tianle Chen, Minghan Qin, Yongjie Zhang, Mengyu Chu, Wenzheng Chen, Baoquan Chen

机构 * School of EECS, Peking University（电子工程系，北京大学） ； School of Intelligence Science and Technology, Peking University（智能科学与技术学院，北京大学） ； Yuanpei College, Peking University（元培学院，北京大学） ； ByteDance Seed（字节跳动种子） ； Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University（王璇计算机技术研究所，北京大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence, Beijing, China（北京人工智能研究院，北京，中国） 纠错

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

AI总结 FieryGS通过整合物理准确的燃烧模拟与渲染，实现真实世界3D场景中逼真的火灾合成，结合多模态大语言模型进行物理材料推理，提升火灾动态的可控性和真实性。

Comments ICLR 2026

Meshless Domain Randomization via Explicit Parameter Perturbation of 3D Gaussian Splatting

通过显式参数扰动3D高斯喷溅实现无网格域随机化

Felipe Nunes Carbone de Carvalho, Joyce de Morais Souza, Alan de Aguiar, Charles Morphy D. Santos, João Paulo Gois

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

AI总结 针对复杂有机物体提取和渲染纹理网格的挑战，提出基于3D高斯喷溅参数空间的无网格域随机化框架，用两个独立扰动管道合成随机训练数据集，为复杂几何形状生成强大数据集提供无网格替代方法。

Comments 10 pages, 4 figures

TemporalGS: Training-Free Plug-and-Play Acceleration for 3D Gaussian Splatting Rendering via Temporal Priors

TemporalGS：通过时间先验实现无训练即插即用的3D高斯点渲染加速

Yuhongze Zhou, Zihao Yang, Xinxin Zuo, Juwei Lu

机构 * McGill University（麦吉尔大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Concordia University（康考迪亚大学） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

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

AI总结 研究针对3D高斯点渲染在高帧率和低延迟方面的挑战，提出TemporalGS，利用时间先验减少连续帧高斯预处理等操作冗余，有动态剔除和选择性渲染策略，可加速渲染且无需训练。

DL-SLAM: Enabling High-Fidelity Gaussian Splatting SLAM in Dynamic Environments based on Dual-Level Probability

DL-SLAM：基于双层次概率的动态环境中高保真高斯泼溅SLAM

Ziheng Xu, Qingfeng Li, Xuefeng Liu, Chen Chen, Jianwei Niu

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

AI总结 提出DL-SLAM，通过双层次概率框架结合语义与几何信息，实现动态环境中高保真高斯泼溅SLAM，提升跟踪精度达13%并生成无伪影静态地图。

Efficient 3D Gaussian Splatting with Axis-Shared Rasterization and Order-independent Transmittance

高效3D高斯散射与轴共享光栅化及顺序无关透射率

Zhican Wang, Guanghui He, Lingjun Gao, Dantong Liu, Shell Xu Hu, Chen Zhang, Zhuoran Song, Nicholas Lane, Hongxiang Fan

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； Samsung AI（三星人工智能） 纠错

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

AI总结 本文提出轴共享光栅化和顺序无关透射率方法，提升3D高斯散射在资源受限平台的实时性能，实现1.33至1.88倍的加速。

Comments ISCA 2026

TurboGS: Accelerating 3D Gaussian Splatting via Error-Guided Sparse Pixel Sampling and Optimization

TurboGS: 通过误差引导的稀疏像素采样与优化加速3D高斯泼溅

Zheng Dong, Daifei Qiu, Pinxuan Dai, Ke Xu, Jiamin Xu, Lili He, Rynson W. H. Lau, Weiwei Xu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出TurboGS框架，通过误差引导的稀疏像素采样、结构感知损失、动态密度控制和混合优化器，在保持高保真渲染质量的同时实现高达10倍的训练加速。

Comments Accepted by ICML2026. Project page: https://zhengdong.site/projects/TurboGS/

Directed Distance Fields for Constant-Time Ray Queries on Gaussian Splatting

定向距离场：用于高斯泼溅的恒定时间射线查询

Subhankar MIshra

机构 * School of Computer Sciences, National Institute of Science Education and Research (NISER)（计算机科学学院，国家科学教育与研究研究所（NISER）） 纠错

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

AI总结 提出定向距离函数（DDF），将训练好的3D高斯泼溅场景转化为射线预言机，实现恒定时间的射线查询，用于全局光照等二次射线追踪。

PocketGS: On-Device Training of 3D Gaussian Splatting for High Perceptual Modeling

PocketGS: 用于高感知建模的3D高斯泼溅设备端训练

Wenzhi Guo, Guangchi Fang, Shu Yang, Bing Wang

机构 * Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

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

AI总结 提出PocketGS，通过三个协同设计的算子（G、I、T）在移动设备上实现3D高斯泼溅的高效训练，在严格资源约束下保持高保真重建。

3D Skew Gaussian Splatting with Any Camera Trajectory Visualization Engine

具有任意相机轨迹可视化引擎的3D斜高斯散射

Beizhen Zhao, Yifan Zhou, Gaochao Song, Ziran Yin, Hao Wang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 本文提出3D斜高斯散射（3DSGS），通过引入斜高斯分布来提升3D高斯散射的结构保真度和紧凑性，以解决对称高斯分布在捕捉形状和颜色不连续性方面的不足，从而提高可视化效果和空间数据探索的准确性。

Comments 16 pages

Topo-GS: Continuous Volumetric Embedding of High-Dimensional Data via Topological Gaussian Splatting

Topo-GS: 通过拓扑高斯散射实现高维数据的连续体积分嵌入

João Paulo Gois, Luis Gustavo Nonato

机构 * Universidade Federal do ABC (UFABC)（巴西圣安德烈大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Topo-GS方法，利用拓扑感知策略将高维数据转换为连续体积分表示，通过局部几何约束优化，保持局部拓扑保真度，同时显式表现投影扭曲。

Comments 7 pages, 2 figures

CAGS: Color-Adaptive Volumetric Video Streaming with Dynamic 3D Gaussian Splatting

CAGS：基于动态3D高斯点云的色彩自适应体视频流媒体

Daheng Yin, Yili Jin, Jianxin Shi, Isaac Ding, Miao Zhang, Fangxin Wang, Zhaowu Huang, Cong Zhang, Jiangchuan Liu, Fang Dong

机构 * Simon Fraser University（西蒙弗雷泽大学） ； Jiangxing Intelligence Inc.（江行智能有限公司） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Nankai University（南开大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Fuzhou University（福州大学） ； Southeast University（东南大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CAGS系统，通过向量量化建立LOD并利用低分辨率参考图像校正颜色失真，提升体视频流媒体在带宽波动下的PSNR性能和渲染效率。

Comments SIGGRAPH 2026 Conference Paper. Code is available at https://github.com/yindaheng98/ColorAdaptiveGaussianSplatting

Journal ref ACM SIGGRAPH 2026