3D 视觉

Gaussian Splatting SLAM

Hidenobu Matsuki, Riku Murai, Paul H. J. Kelly, Andrew J. Davison

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

Comments CVPR2024 Highlight. First two authors contributed equally to this work. Project Page: https://rmurai.co.uk/projects/GaussianSplattingSLAM/

SizeGS: Size-aware Compression of 3D Gaussian Splatting via Mixed Integer Programming

SizeGS: 通过混合整数规划实现3D高斯点云的尺寸感知压缩

Shuzhao Xie, Jiahang Liu, Weixiang Zhang, Shijia Ge, Sicheng Pan, Chen Tang, Yunpeng Bai, Cong Zhang, Xiaoyi Fan, Zhi Wang

机构 * SIGS, Tsinghua University（清华大学SIGS实验室） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； MMLab, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学MMLab） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Jiangxing Intelligence Inc.（江行智能有限公司） 纠错

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

AI总结 SizeGS通过混合整数规划优化3DGS的超参数，实现高效尺寸感知压缩，提升压缩效率和视觉质量。

Comments Automatically compressing 3DGS into the desired file size while maximizing the visual quality

On Scaling Up 3D Gaussian Splatting Training

Hexu Zhao, Haoyang Weng, Daohan Lu, Ang Li, Jinyang Li, Aurojit Panda, Saining Xie

机构 * New York University（纽约大学） ； Pacific Northwest National Laboratory（太平洋西北国家实验室） 纠错

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

Comments ICLR 2025 Oral; Homepage: https://daohanlu.github.io/scaling-up-3dgs/

Quantifying and Alleviating Co-Adaptation in Sparse-View 3D Gaussian Splatting

Kangjie Chen, Yingji Zhong, Zhihao Li, Jiaqi Lin, Youyu Chen, Minghan Qin, Haoqian Wang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； HKUST（香港科技大学） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

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

Comments Accepted by NeurIPS 2025. Project page: https://chenkangjie1123.github.io/Co-Adaptation-3DGS/, Code at: https://github.com/chenkangjie1123/Co-Adaptation-of-3DGS

T-3DGS: Removing Transient Objects for 3D Scene Reconstruction

Alexander Markin, Vadim Pryadilshchikov, Artem Komarichev, Ruslan Rakhimov, Peter Wonka, Evgeny Burnaev

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

Comments Project website at https://transient-3dgs.github.io/

Taming Video Diffusion Prior with Scene-Grounding Guidance for 3D Gaussian Splatting from Sparse Inputs

Yingji Zhong, Zhihao Li, Dave Zhenyu Chen, Lanqing Hong, Dan Xu

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

Comments Accepted by CVPR2025. The project page is available at https://zhongyingji.github.io/guidevd-3dgs/

Gaussian Splatting on the Move: Blur and Rolling Shutter Compensation for Natural Camera Motion

Otto Seiskari, Jerry Ylilammi, Valtteri Kaatrasalo, Pekka Rantalankila, Matias Turkulainen, Juho Kannala, Esa Rahtu, Arno Solin

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

Comments Source code available at https://github.com/SpectacularAI/3dgs-deblur

Efficient Geometry Compression and Communication for 3D Gaussian Splatting Point Clouds

Liang Xie, Yanting Li, Luyang Tang, Wei Gao

专题命中 Gaussian Splatting ：point cloud(title,abstract)；Gaussian Splatting(title)

Comments 8 pages,5 figures

Journal ref ACM MOBICOM 2025

SubSplat: High-Resolution Pixel-aligned 3DGS via Sub-pixel Gaussian Reparameterization

SubSplat：通过亚像素高斯重参数化实现高分辨率像素对齐的3DGS

Jiun Lee, Jaekwang Kim, Sangmin Lee

机构 * AimFuture(c)（AimFuture公司） ； Sungkyunkwan University（成均馆大学） ； Korea University（韩国大学） 纠错

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

AI总结 研究像素对齐高斯渲染高分辨率与成本权衡问题，提出SubSplat方法，通过亚像素高斯重参数化器细分高斯并结合特征聚合提升质量，实验证明该方法能高效实现高保真渲染，解决了相关权衡问题。

Comments ECCV 2026 (Spotlight)

GroupForward: Building Referable 3D Scenes via Instance-Grouped Feed-Forward Gaussian Splatting

GroupForward：通过实例分组前馈高斯溅射构建可参考的3D场景

Qijian Tian, Zimeng Wu, Xuhong Wang, Lizhuang Ma, Xin Tan

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学学院） ； School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； School of Computer Science and Technology, East China Normal University（华东师范大学计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 GroupForward是一种实例分组前馈高斯溅射模型，可从稀疏多视图图像重建3D场景，结合RSRF实现复杂3D参考推理，提升了语义重建与参考推理的性能。

TR-GS: High-Fidelity Sparse-View CT Volumetric Rendering via t-Distribution Gaussian Splatting and Ray-Confidence Modeling

TR-GS：基于t分布高斯溅射和射线置信度建模的高保真稀疏视图CT体积渲染

Zedong Xiao, Yiren Wang, Zhou Liu, Xiaolin Liu, Zhangji Lu

机构 * Shenzhen University（深圳大学） ； Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (SZ)（广东省人工智能与数字经济实验室（深圳）） 纠错

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

AI总结 TR-GS用学生t分布基元与射线置信度模型优化3D高斯溅射，实现高保真稀疏视图CT体积渲染，在多数场景优于基线，可支撑下游医学多媒体应用

Journal ref ACM Multimedia 2026

RoofGS: Roofline-Guided End-to-End Acceleration of 3D Gaussian Splatting

RoofGS：基于Roofline模型的3D高斯溅射端到端加速

Yang Luo, Yan Gong, Yongsheng Gao, Jie Zhao

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对3D高斯溅射高分辨率GPU加速瓶颈，提出RoofGS框架，采用分辨率自适应量化深度排序键与范围感知比特级快速指数近似等优化，在RTX 4090的4K场景下实现10.1倍加速且PSNR损失极小。

Geometry-Aware Online Mapping for 3D Gaussian Splatting SLAM

面向3D高斯溅射SLAM的几何感知在线建图

Thai Luu, Quan Tran, Hieu Phan, Tuan Dang

机构 * University of Arkansas（阿肯色大学） ； VinUniversity 纠错

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

AI总结 本研究针对现有3D高斯溅射SLAM流水线的启发式方法在在线场景下的脆弱问题，提出三种几何感知建图方法，实现渲染质量提升且开销可忽略，并将开源代码。

Journal ref IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)

REFINE: Super-efficient 3D Gaussian Splatting Pruning via Rendering-Free Primitive Importance

REFINE: 通过无渲染的基元重要性实现超高效的3D高斯泼溅剪枝

Zhang Chen, Shuai Wan, Mengting Yu, Fuzheng Yang, Junhui Hou

机构 * Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Xidian University（西安电子科技大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

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

AI总结 提出REFINE框架，利用无渲染的基元重要性度量（基于解析近似的Hessian场）实现3D高斯泼溅的高效剪枝，在保持渲染质量的同时将剪枝计算复杂度降低3000倍。

Comments We corrected the results of LightGaussian and MesonGS

GS$^{2}$CI: Robust Gaussian Splatting For Snapshot Compressive Imaging via Large Vision Model Priors

GS²CI：基于大视觉模型先验的快照压缩成像鲁棒高斯溅射方法

Yanming Yang, Chenxi Song, Ping Wang, Xin Yuan, Chi Zhang

机构 * Westlake University（西湖大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对快照压缩成像的三维重建难题，提出结合三维高斯溅射与大视觉模型先验的框架，引入专属致密化策略提升稳定性，在多基准实验中实现了最优整体性能。

CausalSplat: Towards Comprehensive Hierarchical Reasoning in 3D Gaussian Splatting

CausalSplat：面向3D高斯溅射的综合层级推理

Jiayu Ding, Meilu Song, Yun Chen, Wei Gao, Ge Li

机构 * Peking University（北京大学） ； North China Electric Power University（华北电力大学） ； Hunan University（湖南大学） 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3D高斯溅射推理局限，本文提出CausalSplat框架，结合视觉语言模型与3D场景图，构建两个推理基准，在相关任务上实现最优性能与强泛化性。

Comments Accepted to ACM MM 2026

G$^2$ARD-GS: Geometry-Guided Anchor-Regularized Gaussian Splatting Distillation

G$^2$ARD-GS：几何引导的锚点正则化高斯溅射蒸馏

Puyuan Zhang, Jianming Huang, Wenkai Ye, Wei Dong

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Jishu Technology Co., Ltd.（集度科技有限公司） 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3D高斯溅射模型基元过多导致成本高的问题，提出G$^2$ARD-GS几何引导蒸馏方法，在MatrixCity数据集上实现最优压缩性能，提升了外观适配与配准精度。

DerainSplat: Feed-Forward Clean 3D Gaussian Splatting from Sparse Rainy Views

DerainSplat：基于稀疏雨天视图的前馈式干净3D高斯溅射重建

Fuzhen Jiang, Changyue Shi, Chuxiao Yang, Xinyuan Hu, Wenjie Ye, Minghao Chen

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

AI总结 DerainSplat是一种前馈框架，可从少量雨天视图重建干净3D场景，通过四阶段合成数据集与天气网络等设计，在多类数据集上优于现有方法且泛化性强。

DecoupleGS: Interactive 3D Gaussian Splatting for End-to-End Autonomous Driving Testing

DecoupleGS：用于端到端自动驾驶测试的交互式三维高斯溅射

Siying Li, Ying Ni, Jie Sun, Jian Sun, Haotian Shi

机构 * College of Transportation, Tongji University（同济大学交通运输学院） ； Key Laboratory of Road and Traffic Engineering, Ministry of Education（教育部道路与交通工程重点实验室） 纠错

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

AI总结 DecoupleGS是一种解耦三维高斯溅射框架，通过分解场景为静态背景与动态智能体，结合三个针对性模块实现高保真交互，为端到端自动驾驶测试提供实用闭环传感器仿真平台。

Comments Accepted to ECCV 2026

Manifold-GS: Certified Hybrid Assets via Varifold-Conservative Gaussian Splatting

流形-GS：通过变分保守高斯溅射实现可认证混合资产

Boyang Li

机构 * Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 提出 Manifold-GS，将外观不透明度与几何质量分离，导出可认证开放表面面片，在 DTU 场景上实现零编辑泄漏、高 PSNR 且碰撞浮点数面积更低，是精度与覆盖率的权衡方案。

Comments 9 pages, 2 figures

OASIS: Occlusion-aware Single-image Hand Avatar Reconstruction via 3D Gaussian Splatting

OASIS：基于3D高斯溅射的遮挡感知单图像手部化身重建

Zhisheng Han, Shiyao Wu, Jiayan Qiu, Yakun Ju, Lu Liu, Le Zhang, Pengfei Feng, Huiyu Zhou, Zheheng Jiang

机构 * University of Leicester（莱斯特大学） ； University of Exeter（埃克塞特大学） ； University of Birmingham（伯明翰大学） ； China University of Geoscience（中国地质大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出OASIS框架，通过3D高斯溅射结合可见性条件注意力与网格上特征表示，实现单图像手部化身重建，在视觉保真度、效率及下游应用通用性上优于现有方法。

Comments Accepted to ACM Multimedia 2026. Project page: https://mova-hand.github.io/MOVA/. Code repository: https://github.com/ivyyy77/OASIS

DehazeGS: Seeing Through Fog with 3D Gaussian Splatting

DehazeGS: 通过3D高斯点云看清雾中景象

Jinze Yu, Yiqun Wang, Aiheng Jiang, Zhengda Lu, Jianwei Guo, Yong Li, Hongxing Qin, Xiaopeng Zhang

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

AI总结 DehazeGS通过3D高斯点云方法，利用物理正向渲染实现雾中场景的去雾，无需深度神经网络，提升渲染效率与细节恢复能力。

Comments 9 pages,5 figures. Accepted by AAAI2026. visualizations are available at https://jz-y-cn.github.io/DehazeGS/

InnerGS: Internal Scenes Reconstruction and Segmentation via Factorized 3D Gaussian Splatting

InnerGS: 通过因子化3D高斯喷射实现内部场景重建与分割

Shuxin Liang, Yihan Xiao, Wenlu Tang

机构 * University of Alberta（阿尔伯塔大学） ； Sichuan University（四川大学） 纠错

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

AI总结 InnerGS通过因子化3D高斯喷射实现内部场景的高效重建与文本引导分割

GenSplatCodec: Feed-Forward Gaussian Splatting Compression via One-Step Diffusion

GenSplatCodec：通过一步扩散实现前馈高斯点云压缩

Qiang Hu, Zhenlong Wu, Lei Huang, Zihan Zheng, Xiaoyun Zhang, Wenjun Zhang

机构 * Cooperative Medianet Innovation Center, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学协同媒体网络创新中心） 纠错

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

AI总结 研究针对前馈3D高斯点云压缩难题，提出GenSplatCodec统一编解码器，采用双流编码与几何引导生成解码，经三阶段优化策略，在多数据集实验中展现出优于现有方法的率失真性能。

MR-Compare: A Mixed-Reality Framework for Spatially Grounded Visual Comparison of 3D Gaussian Splatting and Mesh Reconstructions with the Physical Environment

MR-Compare：用于将3D高斯点渲染和网格重建与物理环境进行空间视觉比较的混合现实框架

Changrui Zhu, Ernst Kruijff, Pengju Zhang, Simon Julier

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

AI总结 介绍MR-Compare混合现实框架，用于3D高斯点渲染和网格重建与物理环境的空间视觉比较。结合两阶段配准管道与3D滑块，评估多种重建工作流程，实现厘米级误差，提出各向异性滤波器，建立了系统级可行性。

Comments 27 pages, 12 figures. Includes the full appendix

Look Before You Edit: Attention-Guided Camera Placement and Multi-View Alignment for 3D Gaussian Splatting Editing

编辑前先观察：用于3D高斯点渲染编辑的注意力引导相机放置和多视图对齐

Jaeyeon Park, Taeho Kang, Youngki Lee

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） 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3D高斯点渲染编辑受固定相机限制的问题，提出LB-Edit框架。通过注意力引导相机放置确定编辑相机位置，多视图注意力对齐使视图编辑一致。实验表明该方法在多方面表现优，减少视图数量并降低延迟。

SplatSearch: Instance Image Goal Navigation for Mobile Robots using 3D Gaussian Splatting and Diffusion Models

SplatSearch：使用3D高斯点云和扩散模型的移动机器人实例图像目标导航

Siddarth Narasimhan, Matthew Lisondra, Haitong Wang, Goldie Nejat

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

AI总结 研究移动机器人的实例图像目标导航问题，提出SplatSearch架构，利用3D高斯点云重建和多视角扩散模型，结合前沿探索策略，在多种环境实验中验证其性能优于现有方法。

Comments Project Page: https://splat-search.github.io/

E3DGS: Unified Geometric-Photometric Equivariance for 3D Gaussian Splatting via Color-as-Geometry Embedding

E3DGS：通过颜色作为几何嵌入实现3D高斯点云的统一几何-光度等变性

Chankyo Kim, Maani Ghaffari

机构 * University of Michigan（密歇根大学） 纠错

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

AI总结 研究针对3D高斯点云构建等变架构的表示瓶颈问题，提出基于表示理论的统一解决方案，通过将光度学与几何张量同构等方法，引入统一矩阵嵌入，构建E3DGS架构，提升了相机帧变化下的鲁棒性和数据效率。

Comments 31 pages, 7 figures, 5 tables

Compression of 3D Gaussian Splatting Data Using GPU-friendly Graphics Texture Coding

使用 GPU 友好型图形纹理编码压缩 3D 高斯点云数据

Amir Said, Randall Rauwendaal

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

AI总结 研究 3D 高斯点云数据压缩，提出用专为 GPU 并行解码设计的纹理压缩方案压缩 SH 颜色系数，引入比特率控制策略，实验表明该方法能有效压缩数据且不影响渲染视觉质量。

GSVisLoc: Generalizable Visual Localization for Gaussian Splatting Scene Representations

GSVisLoc：用于高斯喷溅场景表示的通用视觉定位

Fadi Khatib, Dror Moran, Guy Trostianetsky, Yoni Kasten, Meirav Galun, Ronen Basri

机构 * Weizmann Institute of Science（魏茨曼科学研究所） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 GSVisLoc是用于3D高斯喷溅场景表示的视觉定位方法，通过匹配3D高斯生成的场景特征与图像特征来估计相机位姿，分三步进行，无需修改、再训练或额外图像，在标准基准上性能优且能有效推广到新场景。

Comments Accepted to ICCV 2025 Workshops (CALIPOSE). Project page: https://gsvisloc.github.io/