3D 视觉

RelightAnyone: A Generalized Relightable 3D Gaussian Head Model

RelightAnyone: 一种通用的可重光照3D高斯头部模型

Yingyan Xu, Pramod Rao, Sebastian Weiss, Gaspard Zoss, Markus Gross, Christian Theobalt, Marc Habermann, Derek Bradley

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； DisneyResearch|Studios（迪士尼研究与工作室） ； Max Planck Institute for Informatics, SIC（马克斯·普朗克信息学院，SIC） 纠错

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

AI总结 提出一种两阶段通用可重光照3D高斯头部模型，无需OLAT数据即可从单/多视图图像重光照任意对象，通过从平光照3DGS头像到物理反射参数的映射实现高质量重光照。

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

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

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

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

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/

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/

SalientGS: Unified SfM-to-3DGS with Importance-Guided MCMC Gaussian Allocation

SalientGS：基于重要性引导的马尔可夫链蒙特卡罗高斯分配的统一从结构光运动到3D高斯溅射方法

Tianyu Xiong, Rui Li, Suning Ge, Jiaqi Yang

机构 * School of Computer Science, Northwestern Polytechnical University（西北工业大学计算机学院） ； CEMSE, King Abdullah University of Science and Technology（阿卜杜拉国王科技大学计算、电子与数学科学和工程学院） 纠错

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

AI总结 针对无序图像3D场景重建受SfM预处理等限制的问题，提出SalientGS统一流水线，用重要性引导的MCMC高斯分配聚合残差，实现15分钟端到端重建且质量一流，还提供相关分析及代码脚本。

Comments Accepted

CubifyGS: Object-Centric 3D Gaussian Splatting for Lifelong Dynamic Scene Maintenance

CubifyGS: 面向对象的3D高斯泼溅用于终身动态场景维护

Bohan Ren, Dianyi Yang, Shiyang Liu, Yu Gao, Jiadong Tang, Zhilin Lai, Yi Yang, Mengyin Fu

机构 * School of Automation, Beijing Institute of Technology, Beijing, China（北京理工大学自动化学院，北京，中国） ； Guangzhou Saite Intelligent Technology Co., Ltd.（广州赛泰智能科技有限公司） 纠错

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

AI总结 提出CubifyGS，一种面向对象的映射框架，通过将可移动实例建模为可重用高斯资产，并采用事件触发自适应优化，实现刚性物体重排下的高效动态场景维护。

Comments Accepted to IROS 2026. 8 pages, 5 figures, 4 tables

Proxy-GS: Unified Occlusion Priors for Training and Inference in Structured 3D Gaussian Splatting

Proxy-GS：结构化3D高斯泼溅中训练与推理的统一遮挡先验

Yuanyuan Gao, Yuning Gong, Yifei Liu, Li Jingfeng, Dingwen Zhang, Yanci Zhang, Dan Xu, Xiao Sun, Zhihang Zhong

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Sichuan University（四川大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 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Proxy-GS，利用快速代理系统生成精确遮挡深度图，在训练中引导表面致密化、在推理中剔除冗余高斯体，实现2.5倍以上加速并提升渲染质量。

Comments Project page: https://visionary-laboratory.github.io/Proxy-GS

Smol-GS: Compact Representations for Abstract 3D Gaussian Splatting

Smol-GS: 抽象3D高斯溅射的紧凑表示

Haishan Wang, Mohammad Hassan Vali, Arno Solin

机构 * ELLIS Institute Finland（芬兰ELLIS研究所） ； Aalto University（阿alto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Smol-GS方法，通过八叉树位置编码和熵压缩学习高效溅射特征，实现3D高斯溅射的紧凑表示，在保持渲染质量的同时大幅降低存储。

Diff2DGS: Reliable Reconstruction of Occluded Surgical Scenes via 2D Gaussian Splatting

Diff2DGS: 通过2D高斯点散布实现遮挡手术场景的可靠重建

Tianyi Song, Danail Stoyanov, Evangelos Mazomenos, Francisco Vasconcelos

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

AI总结 Diff2DGS通过两阶段框架提升遮挡手术场景的3D重建精度，结合扩散模型和可学习变形模型，实现更准确的几何和外观重建。

Comments This work has been accpeted by the IEEE Robotics and Automation Letters(RA-L)

InfiniSplat: Implicit Gaussian Decoding for Large-Baseline Monocular View Synthesis

InfiniSplat：用于大基线单目视图合成的隐式高斯解码

Jiawei Wang, Hao Yu, Yongzhen Hu, Xinyi Yang, Tao Ni, Xin Zhan, Junbo Chen, Xiaowei Zhou, Ruizhen Hu, Sida Peng

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shenzhen University（深圳大学） 纠错

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

AI总结 InfiniSplat是一种前馈单图像3DGS框架，通过几何引导采样和查询条件隐式解码器实现表面对齐表示，在跨数据集NVS任务中达SOTA，且具零样本泛化能力。

Comments Accepted to SIGGRAPH Asia 2026 (Journal Track). Code: https://github.com/zju3dv/InfiniSplat

GS-Playground: A High-Throughput Photorealistic Simulator for Vision-Informed Robot Learning

GS-Playground：一种高吞吐量的视觉真实模拟器用于基于视觉的机器人学习

Yufei Jia, Heng Zhang, Ziheng Zhang, Junzhe Wu, Mingrui Yu, Zifan Wang, Dixuan Jiang, Zheng Li, Chenyu Cao, Zhuoyuan Yu, Xun Yang, Haizhou Ge, Yuchi Zhang, Jiayuan Zhang, Zhenbiao Huang, Tianle Liu, Shenyu Chen, Jiacheng Wang, Bin Xie, Xuran Yao, Xiwa Deng, Guangyu Wang, Jinzhi Zhang, Lei Hao, Zhixing Chen, Yuxiang Chen, Anqi Wang, Hongyun Tian, Yiyi Yan, Zhanxiang Cao, Yizhou Jiang, Hanyang Shao, Yue Li, Lu Shi, Bokui Chen, Wei Sui, Hanqing Cui, Yusen Qin, Ruqi Huang, Lei Han, Tiancai Wang, Guyue Zhou

机构 * THU（清华大学） ； Motphys ； Dexmal ； DISCOVER Robotics ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； BIT（北京理工大学） ； NUS（新加坡国立大学） ； HITSZ（哈尔滨工业大学） ； XJTU（西安交通大学） ； NJU（南京大学） ； SJTU（上海交通大学） ； D-Robotics 纠错

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

AI总结 GS-Playground通过高吞吐量的多模态模拟框架，结合高效物理引擎和3DGS渲染管道，提升视觉强化学习的效率，降低大规模视觉RL的门槛，实现感知与物理的无缝衔接。

Comments Robotics: Science and Systems 2026

Render-FM: Feedforward Model for Real-time Photorealistic Volumetric Rendering

Render-FM: 用于实时逼真体积渲染的前馈模型

Zhongpai Gao, Benjamin Planche, Meng Zheng, Anwesa Choudhuri, Van Nguyen Nguyen, Terrence Chen, Ziyan Wu

机构 * United Imaging Intelligence（联合影像智能） 纠错

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

AI总结 提出Render-FM前馈模型，直接从CT体积回归6D高斯溅射参数，实现2.8秒实时渲染，速度提升500倍，并引入解剖引导初始化提升医学图像渲染质量。

Comments Accepted by ECCV 2026

QuadVerse: An Integrated Framework Aligning Visual-Physical Reality for Quadruped Simulation

QuadVerse：一种对齐视觉-物理现实用于四足仿真的集成框架

Yuxiang Chen, Yuanhao Wang, Ziheng Zhang, Meng Zhang, Yu Liu, Yufei Jia, Tiancai Wang, Erjin Zhou, Jin Xie

机构 * Nanjing University（南京大学） ； BUPT（北京邮电大学） ； DEXMAL ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 提出QuadVerse框架，通过重建场景校准视觉、物理和致动器，利用3DGS和接触校准减少仿真到现实的差距，实现零样本视觉导航策略部署。

SCAR-GS: Spatial Context Attention for Residuals in Progressive Gaussian Splatting

SCAR-GS：用于渐进高斯点扩散中残差的空间上下文注意力

Diego Revilla, Pooja Suresh, Ooi Wei Tsang, Anand Bhojan

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Deusto（德乌斯大学） 纠错

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

AI总结 SCAR-GS通过残差向量量化和自回归熵模型提升3D高斯点扩散的压缩效率与率-失真性能。

URHead: A Unified UV-Space Representation for Joint Mesh-3DGS Optimization in Head Avatars

URHead：用于头部虚拟形象中联合网格-3DGS优化的统一UV空间表示

Seonghak Lee, Junhee Cho, Jisoo Park, Min-Gyu Park, Jongmin Lee, Ju Hong Yoon, Junseok Kwon

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

AI总结 研究针对头部虚拟形象，提出URHead统一表示法，通过UV空间统一及联合优化，让网格与高斯方法互补，保持参数可控性与特定主体细节，在重建质量和动画一致性上超越现有方法。

Comments Project page/code: https://lseonghak.github.io/website/project/urhead/, Accepted to ECCV 2026

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。

AEGIR: Modeling Area Emitters for Indoor Inverse Rendering using Gaussian Splatting

AEGIR: 使用高斯泼溅法对室内逆渲染中的面光源进行建模

Mohamed Shawky Sabae, Philipp Langsteiner, Jan-Niklas Dihlmann, Hendrik Lensch

机构 * University of Tübingen（图宾根大学） 纠错

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

AI总结 提出AEGIR框架，在可重光照高斯泼溅表示中显式建模局部面光源，通过可微延迟渲染管线结合多重重要性采样与正则化，实现更一致的照明与材质分解，提升局部光照场景的重光照效果。

Comments Project page: https://darkgeekms.github.io/projects/aegir

CORF-GS: Real-Time Wireless Radiance Field Reconstruction via Coupled Optical-RF Gaussian Splatting

CORF-GS：通过耦合光学-射频高斯格点法进行实时无线辐射场重建

Jinya Zhang, Jiajia Guo, Chao-Kai Wen, Shi Jin

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

AI总结 提出CORF-GS实时无线辐射场重建框架，通过处理光学和射频关键帧，构建统一高斯表示，利用光学引导采样和耦合优化，实现了高射频频谱合成质量并大幅减少重建时间。

Comments A collection of paper on 3DGS for Wireless Communications can be found at https://github.com/AI4Wireless/3DGS4Wireless

Depth Anything V4: Dynamic 4D Scene Reconstruction via Riemannian Flow Matching on 4D Gaussian Splatting

Depth Anything V4：基于4D高斯溅射的黎曼流匹配的动态4D场景重建

Jiaming Fan, Jian Lu, Jinling Jia, Chenbin Zhang

机构 * College of Artificial Intelligence, Nanjing University of Posts and Telecommunications（南京邮电大学人工智能学院） ； College of Automation, Nanjing University of Posts and Telecommunications（南京邮电大学自动化学院） 纠错

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

AI总结 本研究提出DAV4框架，将RFM应用于4D高斯溅射参数实现动态4D场景重建，其F分数较基线提升0.044，在相关任务上优于现有模型且无需人工标注深度标签。

Comments Major errors in research

OctoSplat: Hybrid OctoMap-Gaussian Splatting for Active Semantic Mapping and Phenotyping with Horticultural Robots

利用高斯点云进行园艺环境的主动语义映射

Jose Cuaran, Naveen K. Uppalapati, Girish Chowdhary

机构 * the Siebel School of Computing and Data Science（塞比尔计算与数据科学学院） ； the Department of Agricultural and Biological Engineering（农业与生物工程系） ； National Center for Supercomputing Applications at University of Illinois, Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校国家超级计算中心） 纠错

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

AI总结 本文提出利用移动机械臂和高斯点云进行园艺环境主动3D重建，提升重建精度与效率，实现水果计数和体积估算。

Comments 23 pages, 12 figures

Gaussian-LIC2: LiDAR-Inertial-Camera Gaussian Splatting SLAM

Gaussian-LIC2：激光雷达-惯性-相机高斯溅射SLAM

Xiaolei Lang, Jiajun Lv, Kai Tang, Laijian Li, Jianxin Huang, Lina Liu, Yong Liu, Xingxing Zuo

机构 * Institute of Cyber-Systems and Control（控制系统研究所） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Department of Robotics（机器人系） ； Mohamed Bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI)（迈罗德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

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

AI总结 本文提出首个兼顾视觉质量、几何精度与实时性的激光雷达-惯性-相机高斯溅射SLAM系统，引入零样本深度补全与CUDA加速策略，构建专用数据集，可实现高质量新视角渲染及下游应用。

Comments Accepted by IJRR

JADE-GS: Joint Allocation of Deblurring Evidence for Event-Assisted 3D Gaussian Splatting

JADE-GS：3D高斯点云渲染中基于事件引导的联合交替去模糊

Haoyu Fu, Jiafeng Huang, Yuchen Wang, Shengjie Zhao

机构 * School of Mechatronic Engineering and Automation, Shanghai University（上海大学机电工程与自动化学院） ； Shanghai Baoshan Shangda General Intelligent Robotics Research Institute（上海宝山尚大通用智能机器人研究院） ； School of Computer Science and Technology, Tongji University（同济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)；分类 cs.CV

AI总结 研究相机快速移动曝光时模糊问题，提出JADE-GS方法，通过像素自适应路由门融合互补先验，2D恢复器与3D高斯点云渲染双向循环耦合，正则化恢复器，在合成和真实基准测试中获最佳感知质量，训练高效且保留实时渲染。

AirSplat: Alignment and Rating for Robust Feed-Forward 3D Gaussian Splatting

AirSplat：基于鲁棒前馈3D高斯散射的对齐与评分

Minh-Quan Viet Bui, Jaeho Moon, Munchurl Kim

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 本文提出AirSplat框架，通过自一致性姿态对齐和基于评分的透明度匹配技术，提升无姿态视角合成的重建质量。

Comments Project page: https://kaist-viclab.github.io/airsplat-site, accepted to ECCV 2026

HandSCS: Structural Coordinate Space for Animatable Hand Gaussian Splatting

HandSCS: 用于可动画手高斯点云的结构坐标空间

Yilan Dong, Wenqing Wang, Qing Wang, Jiahao Yang, Haohe Liu, Xiatuan Zhu, Gregory Slabaugh, Shanxin Yuan

机构 * Queen Mary University of London（伦敦女王学院） ； University of Surrey（萨里大学） 纠错

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

AI总结 HandSCS 通过结构引导的 3D 高斯点云框架实现高保真的手部动画，采用结构坐标空间和跨姿态一致性损失提升姿态间一致性。

Comments Accepted to ECCV 2026

ExtraGS: Enhancing Endoscopic View Extrapolation via Diffusion-Guided 3D Gaussian Splatting

ExtraGS：通过扩散引导的3D高斯点渲染增强内窥镜视图外推

Cheng-Tai Hsieh, Jiwei Shan, Han Fang, Jianshu Hu, Tao Ni, Lijun Han, Yutong Ban, Shing Shin Cheng, Hesheng Wang

机构 * The School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University, and the Shanghai Key Laboratory of Navigation and Location-Based Services（上海交通大学自动化与智能感知学院以及上海市导航与位置服务重点实验室） ； Global College, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学密西根学院） ； Shanghai Ninth People’s Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine（上海交通大学医学院附属第九人民医院） 纠错

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

AI总结 研究针对传统内窥镜视野局限及神经渲染外推有伪影问题，提出ExtraGS框架，通过不确定性引导虚拟相机采样、扩散模型细化视图及置信加权微调策略，增强内窥镜视图外推，在新视图合成中达先进性能。

On the Design of Mixture-of-Experts for Dynamic Gaussian Splatting

关于动态高斯点云的专家混合模型设计

In-Hwan Jin, Hyeongju Mun, Joonsoo Kim, Kugjin Yun, Kyeongbo Kong

机构 * Pusan National University（釜山国立大学） ； Electronics and Telecommunications Research Institute (ETRI)（电子和电信研究所） 纠错

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

AI总结 研究动态3D高斯表示的多变形建模问题，提出变形专家混合（MoDE）和动态高斯点云专家混合（MoE-GS）两种方法，通过不同集成约束实现多变形建模，为该领域提供替代策略并阐明集成约束对变形专家设计及行为的影响。

Comments IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI, 2026)

SA-ResGS: Self-Augmented Residual 3D Gaussian Splatting for Next Best View Selection

SA-ResGS：用于下一个最佳视图选择的自增强残差3D高斯点云绘制

Kim Jun-Seong, Tae-Hyun Oh, Eduardo Pérez-Pellitero, Youngkyoon Jang

机构 * POSTECH（POSTECH大学） ； KAIST（韩国科学技术院） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） ； Rivian 纠错

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

AI总结 提出SA-ResGS框架，通过生成自增强点云稳定不确定性量化，增强不确定性感知监督。采用残差学习策略应对高斯分布监督不足问题，贡献包括物理视图选择策略、不确定性感知残差监督方案等，实验表明其性能优于基线。

Comments Accepted at ECCV 2026. Project page: https://saresgs.github.io/