3D 视觉

DrivingScene: A Multi-Task Online Feed-Forward 3D Gaussian Splatting Method for Dynamic Driving Scenes

Qirui Hou, Wenzhang Sun, Chang Zeng, Chunfeng Wang, Hao Li, Jianxun Cui

机构 * Harbin Institute of Technology, China（哈尔滨工业大学） ； Chongqing Research Institute of HIT, China（哈尔滨工业大学重庆研究院） ； Li Auto, China（利亚汽车） 纠错

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

Comments Autonomous Driving, Novel view Synthesis, Multi task Learning

Towards Alias-Free 4D Gaussian Representations with Motion-Aware Filtering

面向无混叠的4D高斯表示：结合运动感知滤波

Ankit Dhiman, Kunal A Kathare, Pranav Vignesh, Lokesh R Boregowda, Venkatesh Babu Radhakrishnan

机构 * Indian Institute of Science（印度科学学院） ； Samsung R&D Institute India - Bangalore（三星印度班加罗尔研发研究院） 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 针对动态场景4D表示的混叠问题，提出运动感知3D平滑滤波器，适配各类4D表示，在标准数据集上性能优于现有最优方法。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project Page: https://maaf-4dgs.github.io/

Sparse Light Field Sampling Improves Casual 3D and 4D Reconstruction

稀疏光场采样提升 casual 三维与四维重建

Shamus Li, Ruiming Cao, Laura Waller, Kristina Monakhova, Sara Fridovich-Keil

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

AI总结 本文针对消费级多视图相机，提出稀疏视图3DGS与4DGS基线方法，验证多相机稀疏采样可显著提升单帧、少帧及casual视频的三维与四维重建质量，尤其适用于动态场景。

Comments Project page: https://shamus.li/lightfield-gaussian-splatting

Seed2GS: Camera-Free, Training-Free Object Extraction from 3D Gaussian Scenes via a Single Reference-View Grounding

Seed2GS：通过单个参考视图定位从3D高斯溅射（3DGS）场景中进行无相机、无训练的目标提取

Zongjian Ding, Yudong Gao, Jiale Liu, Xinglin Yu, Junxing Ren, Dong Wei, Yajing Chen, Shan Huang, Mingjun Cheng, Min Li

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

AI总结 Seed2GS是一种无相机、无训练的目标提取方法，通过分离目标身份与3D覆盖范围，在LERF-MASK和3D-OVS数据集上实现了高精度，且计算延迟低。

ESVR: 3D Ellipsoid-based Sparse Volume Rendering via Structure-aware Primitive Learning and Per-primitive Ray Sampling

ESVR：基于椭球的稀疏体绘制方法，通过结构感知基元学习与逐基元光线采样实现

Suemin Jeon, Youjin Kim, Jungwoo Park, Kyungryun Lee, Won-Ki Jeong

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

AI总结 针对现有3DGS方法依赖DVR图像学习导致信息损失与传递函数控制受限的问题，提出ESVR框架，结合结构感知基元学习与逐基元光线采样等技术，实现大规模稀疏体数据的高效压缩与实时高质量渲染。

Comments IEEE VIS 2026 accepted

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

GSRAIN: Physically Calibrated High-/Low-Frequency Rainfall Synthesis for 3D Gaussian Driving Scenes

GSRAIN：面向3D高斯溅射（3DGS）驾驶场景的物理校准高低频降雨合成方法

Fanyu Wang, Longgao Zhang, Junyi Chen

机构 * College of Automotive and Energy Engineering, Tongji University（同济大学汽车与能源工程学院） 纠错

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

AI总结 GSRAIN针对自动驾驶降雨模拟的物理可控性与多视图一致性局限，结合实测数据与几何感知扩散模型生成可控降雨场景，在FID指标上优于现有方法，可用于自动驾驶算法的雨天测试。

FocusGS: Spatial Delta Layers for Local Repair and Deterministic Editing of Trained 3D Gaussian Assets

FocusGS：用于训练后3D高斯资产的局部修复与确定性编辑的空间增量层

Yiqun Pan, Yukun Shi

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

AI总结 FocusGS将局部修复与确定性编辑统一为复合空间增量，解决3D高斯资产的局部维护问题，提升目标区域PSNR，优于文本驱动基线，提供轻量可验证的3DGS维护算子。

Comments 8 pages, 6 figures, 5 tables. Ancillary demonstration video included

AniGS: Bridging Rendering and Diffusion Prior for 3D Scene Animation

AniGS：弥合3D场景动画的渲染与扩散先验

Yen-Chi Cheng, Chen Gao, Chuhan Chen, Tuotuo Li, Rajvi Shah, Ayush Saraf, Changil Kim, Liangyan Gui, Alexander Schwing, Johannes Kopf, Hung-Yu Tseng

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Waymo（Waymo公司） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Meta 纠错

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

AI总结 AniGS旨在为3DGS重建的大型场景添加动画，用规范3DGS表示场景，借时间条件变形场建模运动，利用预训练视频扩散模型及迭代更新策略，防止静态区域运动伪影，实验证明该方法能产生自然动态和高质量新视图视频。

Comments Preprint. Project page: https://yccyenchicheng.github.io/AniGS/

Immediate 3D Gaussian Splat Reconstruction of Unordered Input with Global Consistency

具有全局一致性的无序输入的即时3D高斯点云重建

Andreas Meuleman, Linus Franke, Boris Zhestiankin, Camille Montemagni, George Drettakis

机构 * Inria, Université Côte d’Azur（法国蔚蓝海岸大学 - 法国国家信息与自动化研究所） ； EPFL（洛桑联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 研究针对无序输入的辐射场捕获，提出利用视觉位置识别模型等实现快速匹配找关键帧，结合GPU优化等进行局部重建，再用基于聚类方法实现回环闭合，引入渐进层次结构处理大场景，提供具全局一致性的即时反馈3DGS重建。

Journal ref SIGGRAPH Conference Papers 2026

GRay: Ray Tracing 3D Gaussians Near the Speed of Splats

GRay: 接近 Splats 速度的光线追踪 3D 高斯

Yohan Poirier-Ginter, Jean-François Lalonde, George Drettakis

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

AI总结 提出 GRay，一种快速 3D 高斯光线追踪器，通过利用光线追踪的对数级图元缩放特性，在密集小高斯场景中实现接近 3DGS 的渲染和优化速度。

Comments 12 pages plus supplementary material, 33 pages total; Proceedings of the ACM on Computer Graphics and Interactive Techniques, I3D 2026

Journal ref Proc. ACM Comput. Graph. Interact. Tech. 9, 1, Article 14, 19 pages, 2026

Robust and Efficient Monocular 3D Gaussian SLAM for Kilometer-Scale Outdoor Scenes

鲁棒且高效的单目3D高斯SLAM用于千米级室外场景

Sicheng Yu, Dongxu Shen, Beizhen Zhao, Guanzhi Ding, 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 ：3DGS(summary_cn,abstract)；Gaussian Splatting(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出KiloGS-SLAM系统，通过运动自适应混合跟踪模块和生命周期管理的高斯映射策略，解决千米级室外场景中单目3DGS-SLAM的长期跟踪漂移和内存开销问题，实现高精度跟踪与渲染。

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

DrivingVoxels: Compositional Sparse Voxel Rasterization for Dynamic Driving Scene Reconstruction

DrivingVoxels：用于动态驾驶场景重建的组合稀疏体素光栅化

Tania Aguirre, Luis Roldão, Moussab Bennehar, Nathan Piasco, Dzmitry Tsishkou, Simone Rossi, Pietro Michiardi

机构 * Noah’s Ark, Huawei Paris Research Center, France（华为巴黎研究中心诺亚方舟实验室） ； EURECOM, France（法国EURECOM） 纠错

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

AI总结 提出DrivingVoxels框架，通过组合多个独立八叉树的稀疏体素联合光栅化，结合LiDAR引导的结构初始化，高效重建动态驾驶场景，在PandaSet上达到与3DGS相当或更优的感知与结构指标，且训练时间更短。

ACEsplat: Accelerated 3D Gaussian Scene Regression via RGB and Poses Only

ACEsplat: 仅通过RGB和姿态加速的3D高斯场景回归

Mingkai Liu, Haohua Que, Dikai Fan, Haojia Gao, Tianle Zhu, Handong Yao, Qian Zhang, Ruopeng Zhang, Xianliang Huang, Fei Qiao

机构 * Peking University（北京大学） ； University of Georgia（佐治亚大学） ； ByteDance（字节跳动） ； Tsinghua University（清华大学） ； Chongqing Vocational Institute of Engineering（重庆工程职业技术学院） ； Infinity Robotics 纠错

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

AI总结 提出ACEsplat框架，通过自监督场景坐标回归和轻量级高斯初始化，仅用RGB图像和相机姿态实现快速3D高斯场景重建，无需外部几何先验。

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。

GN0: Toward a Unified Paradigm for Generation, Evaluation, and Policy Learning in Visual-Language Navigation

GN0：迈向视觉语言导航中生成、评估与策略学习的统一范式

Xinhai Li, Xiaotao Zhang, Yuehao Huang, Jiankun Dong, Tianhang Wang, Sunyao Zhou, Yunzi Wu, Chengnuo Sun, Yunfei Ge, Qizhen Weng, Chi Zhang, Chenjia Bai, Xuelong Li

机构 * Institute of Artificial Intelligence, China Telecom（人工智能研究院，中国电信） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Tongji University（同济大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Jiangsu University（江苏大学） 纠错

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

AI总结 提出GN0统一框架，通过自动生成大规模导航数据集GN-Matrix、基于3DGS的高保真仿真平台和BEV基准GN-Bench，结合RL驱动的导航基础模型BAE，在VLN任务上超越现有方法。

ArtMesh: Part-Aware Articulated Mesh Fields with Motion-Consistent Dynamics

ArtMesh：带有运动一致动态的部件感知可变形网格场

Sylvia Yuan, Dan Wang, Ravi Ramamoorthi, Xinrui Cui

机构 * University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； University of North Texas（北卡罗来纳州立大学） 纠错

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

AI总结 ArtMesh通过构建基于网格的可微渲染基础，实现了从多视角图像中重建可变形物体的连接三角网格，并在100个新基准数据集上超越了现有3DGS方法。

GeoQuery: Geometry-Query Diffusion for Sparse-View Reconstruction

GeoQuery: 用于稀疏视角重建的几何-查询扩散

Xiao Cao, Yuze Li, Youmin Zhang, Jiayu Song, Cheng Yan, Wen Li, Lixin Duan

机构 * University of Electronic Science ； Tianjin University Tianjin China ； Tianjin University 纠错

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

AI总结 本文提出GeoQuery，通过几何引导的扩散框架，在稀疏视角重建中有效减少渲染伪影。

Comments Accept to SIGGRAPH 2026 Conference Track

Turbo-GS: Accelerating 3D Gaussian Fitting for High-Quality Radiance Fields

Turbo-GS: 加速3D高斯拟合以实现高质量辐射场

Ankit Dhiman, Tao Lu, R Srinath, Emre Arslan, Angela Xing, Yuanbo Xiangli, R Venkatesh Babu, Srinath Sridhar

机构 * Indian Institute of Science（印度科学研究院） ； Brown University（布朗大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Samsung R&D Institute India - Bangalore（三星印度研发中心-班加罗尔） 纠错

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

AI总结 本文提出Turbo-GS方法，通过减少计算开销和提升学习效率加速3D高斯拟合，实现4K分辨率快速拟合并保持高质量视图渲染。

Comments Accepted to CVPR 2026. Project page: https://ivl.cs.brown.edu/research/turbo-gs

GOR-IS: 3D Gaussian Object Removal in the Intrinsic Space

GOR-IS: 在内在空间中进行3D高斯物体移除

Yonghao Zhao, Yupeng Gao, Jian Yang, Jin Xie, Beibei Wang

机构 * Nankai University（南开大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

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

AI总结 本文提出GOR-IS框架，通过分解场景为内在组件并建模光传输，实现物理一致且视觉连贯的3D物体移除，实验表明其在感知相似度和PSNR上优于现有方法。

TokenGS: Decoupling 3D Gaussian Prediction from Pixels with Learnable Tokens

TokenGS: 通过可学习的标记解耦3D高斯预测与像素

Jiawei Ren, Michal Jan Tyszkiewicz, Jiahui Huang, Zan Gojcic

机构 * NVIDIA 纠错

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

AI总结 TokenGS通过自监督渲染损失直接回归3D均值坐标，改进了3DGS预测的鲁棒性与效率，实现了更规则的几何和更平衡的3DGS分布，支持多视图不一致性和姿态噪声的鲁棒性。

Comments Project page: https://research.nvidia.com/labs/toronto-ai/tokengs

R3GW: Relightable 3D Gaussians for Outdoor Scenes in the Wild

R3GW：用于野外户外场景的可重照明3D高斯

Margherita Lea Corona, Wieland Morgenstern, Peter Eisert, Anna Hilsmann

机构 * Fraunhofer Heinrich Hertz Institute（弗劳恩霍夫海因里希·赫茨研究所） 纠错

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

AI总结 R3GW通过结合基于物理的渲染与3DGS，实现了野外户外场景的可重照明3D重建和高质量新视角合成。

Comments Accepted at VISAPP 2026

Journal ref Proc. VISAPP 2026

FreeSplatter: Pose-free Gaussian Splatting for Sparse-view 3D Reconstruction

Jiale Xu, Shenghua Gao, Ying Shan

机构 * ARC Lab, Tencent PCG（腾讯PCG ARC实验室） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

Comments Project page: https://bluestyle97.github.io/projects/freesplatter/

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。

OutLangSplat: 3D Language Gaussian Splatting for UAV Outdoor Scenes

OutLangSplat：面向无人机室外场景的三维语言高斯溅射

Xia Yan, He Wu, Yanghui Xu, Zizhao Wu, Jiazhou Chen

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

AI总结 OutLangSplat改进特征表示与聚合策略，构建首个无人机室外开放词汇3D场景理解数据集，在开放词汇语义分割与实例定位任务上优于SOTA方法。

Comments 9 pages, 6 figures, 7 tables

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