3D 视觉

GTLR-GS: Geometry-Texture Aware LiDAR-Regularized 3D Gaussian Splatting for Realistic Scene Reconstruction

GTLR-GS：基于几何与纹理的激光雷达正则化3D高斯点划法用于逼真场景重建

Yan Fang, Jianfei Ge, Jiangjian Xiao

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

AI总结 本文提出一种以激光雷达为中心的3D高斯点划法框架，通过引入度量几何先验，解决传统方法在尺度模糊、几何一致性差和视点依赖等问题，提升场景重建的几何精度和真实感。

StructGS: Adaptive Spherical Harmonics and Rendering Enhancements for Superior 3D Gaussian Splatting

StructGS: 适应性球面谐波与渲染增强以提升3D高斯点撒技术

Zexu Huang, Min Xu, Stuart Perry

机构 * Perceptual Imaging Laboratory (PILab), School of Electrical and Data Engineering, University of Technology Sydney（感知成像实验室（PILab），电气与数据工程学院，悉尼技术大学） 纠错

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

AI总结 本文提出StructGS框架，通过引入基于补丁的SSIM损失、动态球面谐波初始化和多尺度残差网络，改进3D高斯点撒技术，减少计算冗余，提升细节捕捉能力并支持低分辨率输入的高分辨率渲染。

Journal ref IEEE Transactions on Multimedia, vol. 28, pp. 1499-1510, 2025

VarSplat: Uncertainty-aware 3D Gaussian Splatting for Robust RGB-D SLAM

VarSplat: 一种具有不确定性的3D高斯点划法用于鲁棒的RGB-D SLAM

Anh Thuan Tran, Jana Kosecka

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） 纠错

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

AI总结 VarSplat通过显式学习每个点划的外观方差，提升RGB-D SLAM的鲁棒性和稳定性，实现更可靠的跟踪与建图。

Comments Accepted to CVPR 2026

Improving Continual Learning for Gaussian Splatting based Environments Reconstruction on Commercial Off-the-Shelf Edge Devices

改进基于高斯点拨环境重建的持续学习在商用边缘设备上

Ivan Zaino, Matteo Risso, Daniele Jahier Pagliari, Miguel de Prado, Toon Van de Maele, Alessio Burrello

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

AI总结 本研究提出了一种精度自适应优化框架，使基于VBGS的持续学习在资源受限的边缘设备上实现高效训练，同时保持重建质量。

EntON: Eigenentropy-Optimized Neighborhood Densification in 3D Gaussian Splatting

EntON：在3D高斯点云中基于特征熵的邻域稠密化

Miriam Jäger, Boris Jutzi

机构 * Institute of Photogrammetry and Remote Sensing (IPF)（摄影测量与遥感研究所（IPF）） ； Karlsruhe Institute of Technology (KIT)（卡尔斯鲁厄理工学院） 纠错

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

AI总结 EntON通过Eigenentropy优化邻域稠密化，提升3D重建的几何精度和渲染质量，同时减少高斯数量和训练时间。

Comments Submitted to ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing on 20 February 2026

FeatureGS: Eigenvalue-Feature Optimization in 3D Gaussian Splatting for Geometrically Accurate and Artifact-Reduced Reconstruction

FeatureGS: 3D高斯散射中基于特征值的特征优化以实现几何准确且减少伪影的重建

Miriam Jäger, Markus Hillemann, Boris Jutzi

机构 * Institute of Photogrammetry and Remote Sensing（摄影测量与遥感研究所） ； Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工大学） 纠错

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

AI总结 FeatureGS通过引入基于特征值的几何损失项，提高3DGS的几何准确性，减少伪影和内存需求，实现更高效的3D场景重建。

Comments 16 pages, 9 figures, 7 tables

Journal ref ISPRS Open Journal of Photogrammetry and Remote Sensing Volume 17, August 2025, 100100

EmbodiedSplat: Online Feed-Forward Semantic 3DGS for Open-Vocabulary 3D Scene Understanding

EmbodiedSplat: 在线前馈语义3DGS用于开放词汇3D场景理解

Seungjun Lee, Zihan Wang, Yunsong Wang, Gim Hee Lee

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

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

AI总结 EmbodiedSplat通过在线前馈3DGS实现开放词汇3D场景理解，结合CLIP编码和3D U-Net提升语义重建效率与泛化能力。

Comments CVPR 2026, Project Page: https://0nandon.github.io/EmbodiedSplat/

HeroGS: Hierarchical Guidance for Robust 3D Gaussian Splatting under Sparse Views

HeroGS：用于稀疏视角下鲁棒三维高斯点扩散的分层引导

Jiashu Li, Xumeng Han, Zhaoyang Wei, Zipeng Wang, Kuiran Wang, Guorong Li, Zhenjun Han, Jianbin Jiao

机构 * University of the Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 HeroGS通过分层引导策略在稀疏视角下提升三维高斯点扩散的鲁棒性和重建质量。

Sparse View Distractor-Free Gaussian Splatting

稀疏视角无干扰高斯点云法

Yi Gu, Zhaorui Wang, Jiahang Cao, Jiaxu Wang, Mingle Zhao, Dongjun Ye, Renjing Xu

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； University of Macau（澳门大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于先验信息的框架，用于提升稀疏视角下无干扰3DGS的性能，通过几何模型和视觉-语言模型增强训练效果。

CuriGS: Curriculum-Guided Gaussian Splatting for Sparse View Synthesis

CuriGS：基于课程指导的高斯点云法用于稀疏视角合成

Zijian Wu, Mingfeng Jiang, Zidian Lin, Ying Song, Hanjie Ma, Qun Wu, Dongping Zhang, Guiyang Pu

机构 * Zhejiang Sci-Tech University（浙江科技学院） ； China Jiliang University（中国嘉兴大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 CuriGS通过课程指导方法提升稀疏视角下3DGS的重建效果，实现更稳定的视角增强和更高的渲染保真度。

MOGS: Monocular Object-guided Gaussian Splatting in Large Scenes

MOGS：在大场景中使用单目物体引导的高斯散射

Shengkai Zhang, Yuhe Liu, Jianhua He, Xuedou Xiao, Mozi Chen, Kezhong Liu

机构 * State Key Laboratory of Maritime Technology and Safety, Wuhan University of Technology（船舶技术与安全国家重点实验室，武汉理工大学） ； University of Essex（埃塞克斯大学） 纠错

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

AI总结 MOGS通过单目视觉-惯性传感器实现大场景中高斯散射的物体引导密集深度生成，显著降低训练时间和内存消耗，同时保持高质量渲染效果。

Three-dimensional Damage Visualization of Civil Structures via Gaussian Splatting-enabled Digital Twins

通过高斯散射增强的数字孪生实现民用结构的三维损伤可视化

Shuo Wang, Shuo Wang, Xin Nie, Yasutaka Narazaki, Thomas Matiki, Billie F. Spencer

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

AI总结 本研究提出基于高斯散射的数字孪生方法，用于实现民用结构的三维损伤可视化，通过多尺度重建策略和实时更新机制提升损伤检测的精度与效率。

RGB-Only Gaussian Splatting SLAM for Unbounded Outdoor Scenes

仅RGB的高斯点溅SLAM用于无界户外场景

Sicheng Yu, Chong Cheng, Yifan Zhou, Xiaojun Yang, Hao Wang

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

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

AI总结 本研究提出了一种仅使用RGB的高斯点溅SLAM方法，用于无界户外场景，通过点图回归网络和端到端可微流程提升跟踪精度和新型视图合成效果。

Comments ICRA 2025

Journal ref 2025 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) Robotics and Automation (ICRA), 2025 IEEE International Conference on. :11068-11074 May, 2025

GaussianCross: Cross-modal Self-supervised 3D Representation Learning via Gaussian Splatting

GaussianCross: 通过高斯点撒技术实现跨模态自监督3D表示学习

Lei Yao, Yi Wang, Yi Zhang, Moyun Liu, Lap-Pui Chau

机构 * Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

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

AI总结 GaussianCross通过高斯点撒技术实现跨模态自监督3D表示学习，提升3D点云的表示质量和泛化能力。

Comments 14 pages, 8 figures, accepted by MM'25

Analysis of Converged 3D Gaussian Splatting Solutions: Density Effects and Prediction Limit

3D高斯光追解的收敛性分析：密度效应与预测限制

Zhendong Wang, Cihan Ruan, Jingchuan Xiao, Chuqing Shi, Wei Jiang, Wei Wang, Wenjie Liu, Nam Ling

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Santa Clara University（计算机科学与工程系，圣克拉拉大学） ； Department of Mathematics and Computer Studies, Mary Immaculate College（数学与计算机研究系，玛丽·伊玛纽尔学院） ； Department of Mathematics, University of California, San Diego（数学系，加州大学圣地亚哥分校） ； Futurewei Technologies Inc.（未来韦立技术公司） ； School of Computer Science and Technology, East China Normal University（计算机科学与技术学院，华东师范大学） 纠错

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

AI总结 本文分析了3D高斯光追解的收敛性，揭示了密度对几何和外观参数的影响，并提出了密度感知策略以提高训练鲁棒性。

Learning Unified Representation of 3D Gaussian Splatting

学习统一的3D高斯散射表示

Yuelin Xin, Yuheng Liu, Xiaohui Xie, Xinke Li

机构 * UC Irvine（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； 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)；3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出了一种基于连续子流形场的3D高斯散射嵌入表示，以提升基于神经网络的3D高斯散射学习效果。

Comments ICLR 2026

Gradient-Direction-Aware Density Control for 3D Gaussian Splatting

梯度方向感知的3D高斯点划法密度控制

Zheng Zhou, Yu-Jie Xiong, Jia-Chen Zhang, Chun-Ming Xia, Xihe Qiu, Hongjian Zhan

机构 * Shanghai University of Engineering Science（上海工程技术大学） ； East China Normal University（华东师范大学） 纠错

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

AI总结 GDAGS通过梯度方向感知的密度控制，解决3D高斯点划法中过度重建和过度密集的问题，提升渲染质量和场景表示效率。

Splat-Portrait: Generalizing Talking Heads with Gaussian Splatting

Splat-Portrait: 通过高斯点散布通用化谈话头

Tong Shi, Melonie de Almeida, Daniela Ivanova, Nicolas Pugeault, Paul Henderson

机构 * School of Computing Science, University of Glasgow（格拉斯哥大学计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 Splat-Portrait通过高斯点散布方法实现了更准确的谈话头生成和新视角合成，无需3D监督或运动先验。

LGDWT-GS: Local and Global Discrete Wavelet-Regularized 3D Gaussian Splatting for Sparse-View Scene Reconstruction

LGDWT-GS: 基于局部和全局离散小波正则化的稀疏视图场景重建

Shima Salehi, Atharva Agashe, Andrew J. McFarland, Joshua Peeples

机构 * National Institute of Standards and Technology（国家标准与技术研究院） ； Department of Physics, Colorado State University（科罗拉多州立大学物理系） ； Electrical Engineering Department, University of Colorado（科罗拉多大学电气工程系） 纠错

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

AI总结 LGDWT-GS通过整合局部和全局频率正则化，提升稀疏视图下3D重建的几何稳定性与细节保留能力，并提供多光谱数据集和开源基准测试工具。

Light4GS: Lightweight Compact 4D Gaussian Splatting Generation via Context Model

Light4GS: 通过上下文模型实现轻量级紧凑的4D高斯点云生成

Mufan Liu, Qi Yang, He Huang, Wenjie Huang, Zhenlong Yuan, Zhu Li, Yiling Xu

机构 * School of Information Science and Electronic Engineering, Shanghai Jiao Tong University（信息科学与电子工程学院，上海交通大学） ； School of Science and Engineering, University of Missouri–Kansas City（科学与工程学院，密苏里大学-堪萨斯城分校） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 Light4GS通过显著性剪枝和深度上下文模型实现轻量级4D高斯点云生成，提升压缩效率和渲染速度。

PINGS-X: Physics-Informed Normalized Gaussian Splatting with Axes Alignment for Efficient Super-Resolution of 4D Flow MRI

PINGS-X: 基于轴对齐的物理信息归一化高斯点云的4D流体MRI超分辨率方法

Sun Jo, Seok Young Hong, JinHyun Kim, Seungmin Kang, Ahjin Choi, Don-Gwan An, Simon Song, Je Hyeong Hong

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

AI总结 PINGS-X通过轴对齐高斯点云和归一化方法提升4D流体MRI超分辨率效率与精度。

Comments Accepted at AAAI 2026. Supplementary material included after references. 27 pages, 21 figures, 11 tables

GP-GS: Gaussian Processes Densification for 3D Gaussian Splatting

GP-GS：基于高斯过程的3D高斯点云密集化

Zhihao Guo, Jingxuan Su, Chenghao Qian, Shenglin Wang, Jinlong Fan, Jing Zhang, Wei Zhou, Hadi Amirpour, Yunlong Zhao, Liangxiu Han, Peng Wang

机构 * Manchester Metropolitan University（曼彻斯特 Metropolitan 大学） ； SECE, Peking University（SECE，北京大学） ； University of Leeds（利兹大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Cardiff University（卡迪夫大学） ； University of Klagenfurt（克雷夫大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） 纠错

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

AI总结 GP-GS通过高斯过程实现3D高斯点云的密集化优化，提升重建质量和渲染保真度，达到1.12 dB PSNR的改进。

Comments 11 pages, 8 figures

CLIP-GS: Unifying Vision-Language Representation with 3D Gaussian Splatting

CLIP-GS: 通过3D高斯点划法统一视觉-语言表示

Siyu Jiao, Haoye Dong, Yuyang Yin, Zequn Jie, Yinlong Qian, Yao Zhao, Humphrey Shi, Yunchao Wei

机构 * Institute of Information Science, Beijing Jiaotong University（北京交通大学信息科学学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Meituan（美团） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Picsart AI Research (PAIR)（Picsart AI研究（PAIR）） 纠错

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

AI总结 CLIP-GS通过3D高斯点划法统一视觉-语言表示，利用对比损失和图像投票损失提升多模态检索和分类性能。

ParkGaussian: Surround-view 3D Gaussian Splatting for Autonomous Parking

ParkGaussian：用于自动驾驶停车的环绕视图3D高斯点云法

Xiaobao Wei, Zhangjie Ye, Yuxiang Gu, Zunjie Zhu, Yunfei Guo, Yingying Shen, Shan Zhao, Ming Lu, Haiyang Sun, Bing Wang, Guang Chen, Rongfeng Lu, Hangjun Ye

机构 * Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） 纠错

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

AI总结 ParkGaussian通过整合3D高斯点云法，实现了停车场景的高质量重建，提升了自动驾驶停车任务中的感知一致性。

AHA! Animating Human Avatars in Diverse Scenes with Gaussian Splatting

AHA！利用高斯点散布在多样场景中动画化人类

Aymen Mir, Jian Wang, Riza Alp Guler, Chuan Guo, Gerard Pons-Moll, Bing Zhou

机构 * Tübingen AI Center, University of Tübingen（图宾根人工智能中心、图宾根大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出利用3D高斯点散布技术实现人类在多样场景中的动画化，通过解耦渲染与运动合成，提升单目视频中的人类动画效果。

Comments Project page available at: https://miraymen.github.io/aha/

Stereo-GS: Multi-View Stereo Vision Model for Generalizable 3D Gaussian Splatting Reconstruction

Stereo-GS：用于通用3D高斯点云重建的多视角立体视觉模型

Xiufeng Huang, Ka Chun Cheung, Runmin Cong, Simon See, Renjie Wan

机构 * Department of Computer Science, Hong Kong Baptist University（香港 Baptist 大学计算机科学系） ； NVIDIA AI Technology Center, NVIDIA（NVIDIA 人工智能技术中心） ； School of Control Science and Engineering, Shandong University（控制科学与工程学院，山东大学） 纠错

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

AI总结 Stereo-GS通过立体视觉和解耦框架实现高效通用3D高斯点云重建，无需依赖相机参数，提升鲁棒性和实用性。

Comments ACM Multimedia 2025

Splatwizard: A Benchmark Toolkit for 3D Gaussian Splatting Compression

Splatwizard：3D高斯散射压缩的基准工具包

Xiang Liu, Yimin Zhou, Jinxiang Wang, Yujun Huang, Shuzhao Xie, Shiyu Qin, Mingyao Hong, Jiawei Li, Yaowei Wang, Zhi Wang, Shu-Tao Xia, Bin Chen

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； Huawei Technologies Ltd（华为技术有限公司） 纠错

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

AI总结 Splatwizard是一个专门用于评估3D高斯散射压缩模型的基准工具包，提供统一框架和自动化性能指标计算，用于评估渲染速度、率失真权衡、内存效率和几何准确性等关键指标。

RaindropGS: A Benchmark for 3D Gaussian Splatting under Raindrop Conditions

RaindropGS: 一种在雨滴条件下评估3D高斯散射的基准

Zhiqiang Teng, Tingting Chen, Beibei Lin, Zifeng Yuan, Xuanyi Li, Xuanyu Zhang, Shunli Zhang

机构 * Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； National University of Singapore（国立新加坡大学） 纠错

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

AI总结 RaindropGS是一个用于评估雨滴条件下3D高斯散射完整流程的基准，通过真实数据集和实验揭示了现有方法在处理雨滴干扰时的性能限制和改进方向。

A-TDOM: Active TDOM via On-the-Fly 3DGS

A-TDOM：通过实时3DGS进行主动TDOM

Yiwei Xu, Xiang Wang, Yifei Yu, Wentian Gan, Luca Morelli, Giulio Perda, Xin Wang, Zongqian Zhan, Fabio Remondino

机构 * Fondazione Bruno Kessler（布鲁诺·克塞勒基金会） 纠错

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

AI总结 A-TDOM通过实时3DGS优化实现近实时TDOM生成，提升地理信息更新效率与准确性。

EcoSplat: Efficiency-controllable Feed-forward 3D Gaussian Splatting from Multi-view Images

EcoSplat: 可控效率的多视角图像前馈3D高斯点云生成

Jongmin Park, Minh-Quan Viet Bui, Juan Luis Gonzalez Bello, Jaeho Moon, Jihyong Oh, Munchurl Kim

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； Flawless AI ； Department of Imaging Science, GSAIM, Chung-Ang University（Chung-Ang 大学影像科学系） 纠错

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

AI总结 EcoSplat是一种可控制效率的前馈3D高斯点云生成框架，通过两阶段优化过程实现自适应的3D表示生成，适用于灵活的下游渲染任务。

Comments The first two authors contributed equally to this work (equal contribution). The last two authors advised equally to this work. Please visit our project page at https://kaist-viclab.github.io/ecosplat-site/