3D 视觉

Implicit Gaussian Splatting with Efficient Multi-Level Tri-Plane Representation

Minye Wu, Tinne Tuytelaars

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

Comments Please note that the authors discovered configuration errors in the comparisons within the experiment section, resulting in unreliable quantitative results. We advise referencing the results in this paper with caution

Tetrahedron Splatting for 3D Generation

Chun Gu, Zeyu Yang, Zijie Pan, Xiatian Zhu, Li Zhang

专题命中 Gaussian Splatting ：3D generation(title,abstract)；NeRF(abstract)；Gaussian Splatting(abstract)；3DGS(abstract)

Comments Project page: https://fudan-zvg.github.io/tet-splatting/

Splatfacto-W: A Nerfstudio Implementation of Gaussian Splatting for Unconstrained Photo Collections

Congrong Xu, Justin Kerr, Angjoo Kanazawa

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

Comments 9 pages

LI-GS: Gaussian Splatting with LiDAR Incorporated for Accurate Large-Scale Reconstruction

Changjian Jiang, Ruilan Gao, Kele Shao, Yue Wang, Rong Xiong, Yu Zhang

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

Dense Point Clouds Matter: Dust-GS for Scene Reconstruction from Sparse Viewpoints

Shan Chen, Jiale Zhou, Lei Li

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

CSS: Overcoming Pose and Scene Challenges in Crowd-Sourced 3D Gaussian Splatting

Runze Chen, Mingyu Xiao, Haiyong Luo, Fang Zhao, Fan Wu, Hao Xiong, Qi Liu, Meng Song

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

EaDeblur-GS: Event assisted 3D Deblur Reconstruction with Gaussian Splatting

Yuchen Weng, Zhengwen Shen, Ruofan Chen, Qi Wang, Jun Wang

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

TranSplat: Generalizable 3D Gaussian Splatting from Sparse Multi-View Images with Transformers

Chuanrui Zhang, Yingshuang Zou, Zhuoling Li, Minmin Yi, Haoqian Wang

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

LoopSparseGS: Loop Based Sparse-View Friendly Gaussian Splatting

Zhenyu Bao, Guibiao Liao, Kaichen Zhou, Kanglin Liu, Qing Li, Guoping Qiu

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

Comments 13 pages, 10 figures

MVG-Splatting: Multi-View Guided Gaussian Splatting with Adaptive Quantile-Based Geometric Consistency Densification

Zhuoxiao Li, Shanliang Yao, Yijie Chu, Angel F. Garcia-Fernandez, Yong Yue, Eng Gee Lim, Xiaohui Zhu

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

Comments https://mvgsplatting.github.io

HAC: Hash-grid Assisted Context for 3D Gaussian Splatting Compression

Yihang Chen, Qianyi Wu, Weiyao Lin, Mehrtash Harandi, Jianfei Cai

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

Comments Project Page: https://yihangchen-ee.github.io/project_hac/ Code: https://github.com/YihangChen-ee/HAC

Journal ref ECCV 2024

BAD-Gaussians: Bundle Adjusted Deblur Gaussian Splatting

Lingzhe Zhao, Peng Wang, Peidong Liu

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

Comments Project Page and Source Code: https://lingzhezhao.github.io/BAD-Gaussians/

Gaussian Sculpting: End-to-End Controllable Surface Reconstruction via Field Optimization

高斯雕刻：通过场优化实现端到端可控的表面重建

Ke Jiaxin, Juncheng Liu, Yi Wang, Zhouhui Lian, Bin Liu, Shengfa Wang, Xiangjia He

机构 * Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Massey University（梅西大学） ； Peking University（北京大学） ； University of Nottingham Ningbo China（宁波诺丁汉大学） 纠错

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

AI总结 针对3DGS在视角有限时表面重建精度不足且几何误差难校正的问题，本文提出高斯雕刻框架，通过双层训练策略结合多分辨率细分方案实现高质量可控表面重建。

S-Avatar: Diffusion-Guided Gaussian Head Avatars from a Single Image

S-Avatar：基于单张图像的扩散引导高斯头部化身

Hail Song, Seokhwan Yang, Jiwon Yang, Woojin Cho, Woontack Woo

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； KAIST KI-ITC ARRC（韩国科学技术院KI-ITC ARRC） 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 S-Avatar通过三阶段流水线，结合扩散引导3DGS生成与FLAME控制，从单张图像生成高逼真3D头部化身，提升了3D一致性，在新视点和表情生成上优于现有方法，适用于VR/AR应用。

Comments 15 pages, 12 figures

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。

GSD: View-Guided Gaussian Splatting Diffusion for 3D Reconstruction

Yuxuan Mu, Xinxin Zuo, Chuan Guo, Yilin Wang, Juwei Lu, Xiaofeng Wu, Songcen Xu, Peng Dai, Youliang Yan, Li Cheng

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

Comments ECCV 2024

Compressed 3D Gaussian Splatting for Accelerated Novel View Synthesis

Simon Niedermayr, Josef Stumpfegger, Rüdiger Westermann

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

RadCloudSplat: Scatterer-Driven 3D Gaussian Splatting with Point-Cloud Priors for Radiomap Extrapolation

RadCloudSplat：基于点云先验的散射体驱动三维高斯泼溅用于无线地图外推

Yiheng Wang, Ye Xue, Shutao Zhang, Hongmiao Fan, Tsung-Hui Chang

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

AI总结 提出RadCloudSplat框架，将3D高斯泼溅扩展到射频领域，通过建模环境散射体和无线路径，利用稀疏测量实现高效准确的无线地图外推。

Journal ref Proc. IEEE INFOCOM 2026 - IEEE Conference on Computer Communications, 2026, pp. 1-10

Eff-WRFGS: Efficient Wireless Radiance Field Using 3D Gaussian Splatting

Eff-WRFGS：基于3D高斯点划的高效无线辐射场

Chenghong Bian, Meng Hua, Deniz Gunduz

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

AI总结 本文提出Eff-WRFGS框架，利用3D高斯点划建模无线信道，通过可学习掩码优化高斯体重要性，实现存储减少和渲染加速。

Comments 5 pages, for possible IEEE journal publication

PaMoSplat: Part-Aware Motion-Guided Gaussian Splatting for Dynamic Scene Reconstruction

PaMoSplat：基于部分感知的运动引导高斯散射动态场景重建

Yinan Deng, Jianyu Dou, Jiahui Wang, Jingyu Zhao, Yi Yang, Yufeng Yue

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

AI总结 PaMoSplat通过引入部分感知和运动先验，提出一种动态高斯散射框架，提升动态场景重建的渲染质量和跟踪精度。

Comments Accepted by TCSVT. Project Url: https://pamosplat.github.io

LIVE-GS: LLM Powers Interactive VR Experience with Physics-Aware Gaussian Splatting

LIVE-GS：通过大语言模型实现交互式VR体验的物理感知高斯点云

Haotian Mao, Hangyu Zhou, Zhuoxiong Xu, Siyue Wei, Yule Quan, Yan Zhang, Zixuan Guo, Nianchen Deng, Xubo Yang

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

AI总结 LIVE-GS利用大语言模型快速生成动态高斯点云资产并实现实时VR交互，通过物理属性分析提升虚拟现实中的物理交互真实感。

RP-SLAM: Real-time Photorealistic SLAM with Efficient 3D Gaussian Splatting

Lizhi Bai, Chunqi Tian, Jun Yang, Siyu Zhang, Masanori Suganuma, Takayuki Okatani

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

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