3D 视觉

GaussianEditor: Swift and Controllable 3D Editing with Gaussian Splatting

Yiwen Chen, Zilong Chen, Chi Zhang, Feng Wang, Xiaofeng Yang, Yikai Wang, Zhongang Cai, Lei Yang, Huaping Liu, Guosheng Lin

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

Comments Project Page: https://buaacyw.github.io/gaussian-editor/ Code: https://github.com/buaacyw/GaussianEditor

TopoSurfel: Closing the Loop between Gaussian Surfels and Meshes for Surface Reconstruction

TopoSurfel：闭合高斯面元与网格间的循环以实现表面重建

Chuanjin Fan, Wenjie Chang, Bohao Liao, Yujia Chen, Wenfei Yang, Tianzhu Zhang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Deep Space Exploration Laboratory（深空探测实验室） 纠错

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

AI总结 针对3D高斯溅射直接提取高保真表面易产生伪影和浮点数的问题，提出闭合高斯面元与网格循环的TopoSurfel框架，通过动态生成代理网格及相关策略实现高质量表面重建与新视图合成。

RORA: Realistic Object Reconstruction with Articulation

RORA：带关节运动的真实物体重建

Hyesung Lee, Youngseon Lee, Kyutae Lee, Dongjun Lee, Yongseok Lee

机构 * Seoul National University（首尔大学） ； DGIST（大邱庆北科学技术院） 纠错

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

AI总结 本研究提出RORA端到端管线，可从单个静态物体视频输入重建带精确关节运动的仿真就绪资产，在PartNet-Mobility-V0数据集和真实物体上取得良好效果，可用于机器人学习的实时灵巧手操作任务。

Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication. Copyright may be transferred without notice, after which this version may no longer be accessible

Instant NuRec: Feed-Forward 3D Gaussian Reconstruction for Driving Scene Simulation

即时NuRec：用于驾驶场景模拟的前馈3D高斯重建

NVIDIA, :, Jiahui Huang, Jiawei Ren, Michal Tyszkiewicz, Bjoern Haefner, Michael Shelley, Xin Kang, Seung Wook Kim, Ning Xu, Qi Wu, Janick Martinez Esturo, Shengyu Huang, Nick Schneider, Laura Leal-Taixe, Zan Gojcic, Sanja Fidler

机构 * NVIDIA 纠错

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

AI总结 针对自动驾驶3D模拟平台中神经模拟方法存在的速度慢和需逐场景调整问题，提出即时NuRec这一前馈神经重建模型，可快速将多视图驾驶日志转为3DGS世界，在数据集上PSNR表现出色，还能用于闭环模拟。

Comments Project Page: https://research.nvidia.com/labs/sil/projects/instant-nurec/

Bake It Till You Make It: Ultrafast Spatial Texture-Atlas Splatting

烘焙直至成功：超快速空间纹理图集喷涂

Neel Kelkar, Simon Niedermayr, Kaloian Petkov, Klaus Engel, Rüdiger Westermann

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Siemens-Healthineers（西门子医疗） 纠错

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

AI总结 研究针对3D高斯喷涂渲染成本高的问题，引入解耦辐射表示，结合稀疏性增强优化，利用几何稀疏性和GPU纹理映射，实现更快更稀疏重建，比3DGS速度提升五倍，能在消费硬件上实时4K 60帧渲染。

Comments 12 pages, 6 figures. Project page with videos and interactive demos: https://nilkel.github.io/bitymi/

Lighting-Consistent Object Transfer Across Radiance Fields

跨辐射场的一致光照物体迁移

Nicolás Violante, George Kopanas, Linus Franke, Julien Philip, George Drettakis

机构 * Inria ； Université Côte d’Azur（大学皮埃尔-皮埃尔·德·科蒂尔） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Eyeline Labs（Eyeline实验室） 纠错

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

AI总结 针对3D高斯泼溅中物体迁移时光照不一致的问题，提出一种扩散模型调和合成图像，结合合成、生成和真实数据训练，并通过后优化整合为3DGS表示，实现高质量物体迁移。

Comments Project page: https://repo-sam.inria.fr/nerphys/dot3d

Journal ref Computer Graphics Forum (EGSR) 2026

Scene-Level Heterogeneous Physics Simulation with 3D Gaussian Splats

基于3D高斯散点的场景级异构物理仿真

Xiaoyang Liu, Shangzhe Wu, Kai Han

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

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

AI总结 提出一种表示抽象框架，将3D高斯散点、虚拟网格和流体等异构资产统一为物理粒子集，实现场景级、多求解器的物理仿真，支持3DGS资产的非刚性变形与复杂双向交互。

Comments Accepted to CVPR 2026 Findings

Journal ref Proc. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Findings, 2026, pp. 6456-6465

XPR: An Extensible Cross-Platform Point-Based Differentiable Renderer

XPR：一个可扩展的跨平台基于点的可微分渲染器

Steve Rhyner, Sankeerth Durvasula, Aleksandr Kovalev, Hansel Jia, Adrian Zhao, Mrutunjayya Mrutunjayya, Nilesh Ahuja, Selvakumar Panneer, Christina Giannoula, Nandita Vijaykumar

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； Intel（英特尔） ； Max Planck Institute for Software Systems（马克斯·普朗克软件系统研究所） 纠错

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

AI总结 提出XPR框架，通过高级编程接口和模块化渲染管线，支持用少量代码实现3DGS等新方法，并利用XLA编译器跨平台运行。

Beyond Static Gaussians: An Empirical Investigation of Architectural Paradigms for Dynamic 3D Scene Reconstruction

超越静态高斯：动态3D场景重建架构范式的实证研究

Adrian Ramlal, John S. Zelek

机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学） 纠错

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

AI总结 本文通过实证比较结构引导与高斯中心两种动态3D高斯溅射范式，揭示重建质量/紧凑性与渲染速度之间的根本权衡。

Comments Accepted in Journal of Computational Vision and Imaging Systems (JCVIS)

Journal ref Journal of Computational Vision and Imaging Systems, Vol. 11, No. 1, 2025, p. 99

Depth Peeling for High-Fidelity Gaussian-Enhanced Surfel Rendering

用于高保真高斯增强面元渲染的深度剥离

Keyang Ye, Hongzhi Wu, Kun Zhou

机构 * State Key Lab of CAD&CG, Zhejiang University（计算机辅助设计与图形学国家重点实验室，浙江大学） ； Hangzhou Research Institute of Holographic and AI Technology（杭州全息与人工智能技术研究院） 纠错

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

AI总结 提出DP-GES，通过半透明边界增强不透明面元并利用深度剥离建立逐像素排序，实现无排序高斯溅射和正确透射率调制，消除锯齿和弹出伪影，提升重建质量。

GAF: Gaussian Action Field as a 4D Representation for Dynamic World Modeling in Robotic Manipulation

GAF: 高斯动作场作为机器人操作中动态世界建模的4D表示

Ying Chai, Litao Deng, Ruizhi Shao, Jiajun Zhang, Kangchen Lv, Liangjun Xing, Xiang Li, Hongwen Zhang, Yebin Liu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Beijing Normal University（北京师范大学） ； Shadow AI 纠错

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

AI总结 提出GAF，通过扩展3D高斯溅射引入可学习运动属性，实现动态场景的4D建模，并利用动作-视觉对齐去噪框架提升机器人操作成功率。

Comments https://ChaiYing1.github.io/projects/GAF/

SaLF: Sparse Local Fields for Multi-Sensor Rendering in Real-Time

SaLF：用于实时多传感器渲染的稀疏局部场

Yun Chen, Matthew Haines, Jingkang Wang, Sahil Jain, Krzysztof Baron-Lis, Sivabalan Manivasagam, Ze Yang, Raquel Urtasun

机构 * Waabi ； University of Toronto（多伦多大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SaLF，一种高效的体素表示方法，支持多传感器仿真，具备快速训练和渲染能力，适用于多传感器自主系统评估。

Comments ICRA 2026. Project page: https://waabi.ai/salf/

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)

Construction and Dynamic Update of Channel Gain Maps via 3D Gaussian Splatting

通过三维高斯平铺构建和动态更新信道增益图

Yilong Chen, Yuan Guo, Juncong Zhou, Jie Xu, Rui Zhang

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

AI总结 研究基于三维高斯平铺为大规模网络构建及动态更新基于网格的信道增益图，提出基于物理知识的高斯平铺信道增益模型及增量学习机制，实现准确重建、适应动态变化并达成精度-复杂度良好权衡。

SpeedyGS: Content-Aware 3D Gaussian Splatting Compression via Two-Stage Optimization

SpeedyGS：通过两阶段优化实现内容感知的3D高斯图元压缩

Junteng Zhang, Tong Chen, Yuxin Zhao, Yibo Shi, Jing Wang, Zhan Ma

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

AI总结 研究针对3D高斯图元压缩解码慢不适用于交互式应用的问题，提出SpeedyGS，通过两阶段优化，即结构形成阶段联合优化自适应量化和剪枝，统计编码阶段转换并编码高斯几何和属性，在多方面取得良好平衡，压缩性能优且解码快。

A Geometric Algebra-Informed 3DGS Framework for Wireless Channel Prediction

一种几何代数驱动的3DGS框架用于无线信道预测

Jingzhou Shen, Tianya Zhao, Xuyu Wang

专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(title,title_cn)；Gaussian Splatting(abstract)

AI总结 提出几何代数驱动的3D高斯泼溅框架(GAI-GS)，通过结合3D高斯泼溅与几何代数注意力机制显式建模复杂传播环境中的射线-物体交互，实现无线信道预测。

Comments Accepted by CVPR 2026

GScomp-QA: A Subjective Dataset for Quality Assessment of Compressed Gaussian Splatting

GScomp-QA：压缩高斯泼溅质量评估的主观数据集

Pedro Martin, António Rodrigues, João Ascenso, Maria Paula Queluz

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

AI总结 针对高斯泼溅压缩缺乏评估数据集的问题，构建了包含331个视频刺激的主观质量评估数据集GScomp-QA，并通过率失真分析和18种客观指标评估现有压缩方案。

RxGS: Receiver-Generalizable 3D Gaussian Splatting for Radio-Frequency Data Synthesis

RxGS：面向射频数据合成的接收器泛化三维高斯泼溅

Kang Yang, Mani Srivastava

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

AI总结 提出RxGS，通过两阶段学习（共享几何与条件方向辐射）实现单个模型对任意接收器的射频数据合成，显著降低训练、推理和存储成本。

Planar Gaussian Splatting with Bilinear Spatial Transformer for Wireless Radiance Field Reconstruction

平面高斯散射与双线性空间变换器用于无线辐射场重建

Jinghan Zhang, Xitao Gong, Qi Wang, Richard A. Stirling-Gallacher, Giuseppe Caire

机构 * Munich Research Center, Huawei Technologies Duesseldorf GmbH, Munich, Germany Department of Electrical Engineering（慕尼黑研究中心，华为技术杜塞尔多夫有限公司，慕尼黑，德国电气工程系） ； Computer Science, Technical University of Berlin, Berlin, Germany（计算机科学，柏林技术大学，柏林，德国） 纠错

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

AI总结 本文提出BiSplat-WRF，通过去除冗余投影并引入全局电磁耦合，提升无线辐射场重建的物理可解释性和精度，实验显示其在结构相似性指数上优于现有方法。

Comments Accepted to IEEE ICC 2026 Workshop

i-PhysGaussian: Implicit Physical Simulation for 3D Gaussian Splatting

i-PhysGaussian：隐式物理模拟用于3D高斯点撒法

Yicheng Cao, Zhuo Huang, Yu Yao, Yiming Ying, Daoyi Dong, Tongliang Liu

机构 * Sydney AI Centre, The University of Sydney（悉尼人工智能中心，悉尼大学） ； School of Mathematics and Statistics, University of Sydney（数学与统计学学院，悉尼大学） ； Australian Artificial Intelligence Institute, University of Technology Sydney（澳大利亚人工智能研究所，技术大学） 纠错

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

AI总结 i-PhysGaussian通过隐式物理模拟方法提升3D高斯点撒法在复杂动态场景下的稳定性和精度

GSRF: Complex-Valued 3D Gaussian Splatting for Efficient Radio-Frequency Data Synthesis

Kang Yang, Gaofeng Dong, Sijie Ji, Wan Du, Mani Srivastava

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

Region-Adaptive Learned Hierarchical Encoding for 3D Gaussian Splatting Data

Shashank N. Sridhara, Birendra Kathariya, Fangjun Pu, Peng Yin, Eduardo Pavez, Antonio Ortega

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

Comments 10 Pages, 5 Figures

LLM-Powered Code Analysis and Optimization for Gaussian Splatting Kernels

Yi Hu, Huiyang Zhou

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

Comments Updated Figure 12

PGSTalker: Real-Time Audio-Driven Talking Head Generation via 3D Gaussian Splatting with Pixel-Aware Density Control

Tianheng Zhu, Yinfeng Yu, Liejun Wang, Fuchun Sun, Wendong Zheng

机构 * Xinjiang Multimodal Intelligent Processing and Information Security Engineering Technology Research Center（新疆多模态智能处理与信息安全工程技术创新研究中心） ； School of Computer Science and Technology, Xinjiang University（新疆大学计算机科学与技术学院） ； Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） ； School of Electrical Engineering and Automation, Tianjin University of Technology（天津理工大学电气工程与自动化学院） 纠错

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

Comments Main paper (15 pages). Accepted for publication by ICONIP( International Conference on Neural Information Processing) 2025

MultiEditor: Controllable Multimodal Object Editing for Driving Scenarios Using 3D Gaussian Splatting Priors

Shouyi Lu, Zihan Lin, Chao Lu, Huanran Wang, Guirong Zhuo, Lianqing Zheng

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

SplArt: Articulation Estimation and Part-Level Reconstruction with 3D Gaussian Splatting

Shengjie Lin, Jiading Fang, Muhammad Zubair Irshad, Vitor Campagnolo Guizilini, Rares Andrei Ambrus, Greg Shakhnarovich, Matthew R. Walter

机构 * Toyota Technological Institute at Chicago（丰田技术研究所（芝加哥）） ； Toyota Research Institute（丰田研究院） 纠错

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

Comments https://github.com/ripl/splart

Adaptive Voxelization for Transform coding of 3D Gaussian splatting data

Chenjunjie Wang, Shashank N. Sridhara, Eduardo Pavez, Antonio Ortega, Cheng Chang

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

MATT-GS: Masked Attention-based 3DGS for Robot Perception and Object Detection

Jee Won Lee, Hansol Lim, SooYeun Yang, Jongseong Brad Choi

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

Comments This work has been submitted to the 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) for possible publication

WATER-GS: Toward Copyright Protection for 3D Gaussian Splatting via Universal Watermarking

Yuqi Tan, Xiang Liu, Shuzhao Xie, Bin Chen, Shu-Tao Xia, Zhi Wang

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

A Survey on 3D Gaussian Splatting

3D高斯散射的综述

Guikun Chen, Wenguan Wang

机构 * The State Key Lab of Brain-Machine Intelligence, Zhejiang University（浙江大学脑机智能全国重点实验室） 纠错

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

AI总结 本文综述了3D高斯散射的原理、应用及最新进展，分析其在3D重建中的潜力与挑战，为研究者提供参考。

Comments Accepted by ACM Computing Surveys; Paper list: https://github.com/guikunchen/Awesome3DGS ; Benchmark: https://github.com/guikunchen/3DGS-Benchmarks