LandMarkSystem Technical Report
专题命中 Gaussian Splatting ：NeRF(abstract)；Gaussian Splatting(abstract)；3DGS(abstract)；3D reconstruction(abstract)
视觉与机器人
3D 视觉
三维重建、NeRF、Gaussian Splatting、点云和空间智能。
1. Gaussian Splatting 3153 篇
Seeing A 3D World in A Grain of Sand
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(abstract)；3DGS(abstract)；3D reconstruction(abstract)；novel view synthesis(abstract)
Dragen3D: Multiview Geometry Consistent 3D Gaussian Generation with Drag-Based Control
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(abstract)；3DGS(abstract)；point cloud(abstract)；3D generation(abstract)
MVSplat360: Feed-Forward 360 Scene Synthesis from Sparse Views
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(abstract)；3DGS(abstract)；3D reconstruction(abstract)；novel view synthesis(abstract)
Comments NeurIPS 2024, Project page: https://donydchen.github.io/mvsplat360, Code: https://github.com/donydchen/mvsplat360
DENSER: 3D Gaussians Splatting for Scene Reconstruction of Dynamic Urban Environments
专题命中 Gaussian Splatting ：NeRF(abstract)；Gaussian Splatting(abstract)；3DGS(abstract)；point cloud(abstract)
GaussianStyle: Gaussian Head Avatar via StyleGAN
专题命中 Gaussian Splatting ：NeRF(abstract)；Gaussian Splatting(abstract)；3DGS(abstract)；novel view synthesis(abstract)
Comments demo page and code to be updated soon
GaussianSR: 3D Gaussian Super-Resolution with 2D Diffusion Priors
专题命中 Gaussian Splatting ：NeRF(abstract)；Gaussian Splatting(abstract)；3DGS(abstract)；novel view synthesis(abstract)
$\textit{S}^3$Gaussian: Self-Supervised Street Gaussians for Autonomous Driving
专题命中 Gaussian Splatting ：NeRF(abstract)；Gaussian Splatting(abstract)；3DGS(abstract)；3D reconstruction(abstract)
Comments Code is available at: https://github.com/nnanhuang/S3Gaussian/
A Refined 3D Gaussian Representation for High-Quality Dynamic Scene Reconstruction
专题命中 Gaussian Splatting ：NeRF(abstract)；Gaussian Splatting(abstract)；point cloud(abstract)；novel view synthesis(abstract)
Gaussian Time Machine: A Real-Time Rendering Methodology for Time-Variant Appearances
专题命中 Gaussian Splatting ：NeRF(abstract)；Gaussian Splatting(abstract)；3DGS(abstract)；3D reconstruction(abstract)
Comments 14 pages, 6 figures
Progress and Prospects in 3D Generative AI: A Technical Overview including 3D human
专题命中 Gaussian Splatting ：NeRF(abstract)；Gaussian Splatting(abstract)；3DGS(abstract)；3D generation(abstract)
Gaussian-Flow: 4D Reconstruction with Dynamic 3D Gaussian Particle
专题命中 Gaussian Splatting ：NeRF(abstract)；Gaussian Splatting(abstract)；3DGS(abstract)；3D reconstruction(abstract)
LAGS: Low-Altitude Gaussian Splatting with Groupwise Heterogeneous Graph Learning
LAGS：低空高斯点云与群体异构图学习
机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究所） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； State Key Laboratory of IOTSC, University of Macau（澳门大学物联网科学国家重点实验室） ； College of Engineering, Istanbul Medipol University（伊斯坦布尔Medipol大学工程学院）
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.RO
AI总结 LAGS通过聚合分布式无人机的航拍图像实现3D场景重建，但现有低空资源分配方案因未考虑视角差异导致效率低下。本文提出GW-HGNN，通过图学习平衡数据保真度与传输成本，实验表明其在关键渲染指标上优于现有方法，并显著降低计算延迟。
Comments 8 pages, 12 figures, 2 tables
3D Gaussian Splatting with Fisheye Images: Field of View Analysis and Depth-Based Initialization
基于鱼眼图像的3D高斯点撒：视场分析与基于深度的初始化
机构 * Department of Computing Sciences, Tampere University（塔尔基大学计算机科学系） ； Department of Computer Science, Aalto University（阿尔托大学计算机科学系） ； Department of Computer Science and Engineering, University of Oulu（奥卢大学计算机科学与工程系）
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.GR
AI总结 本文首次评估了基于鱼眼图像的3D高斯点撒方法，通过对比不同视场下的重建效果，发现160度视场表现最佳，并引入基于深度的UniK3D方法提升宽角重建性能。
Comments VISAPP 2026 Accepted Camera Ready Version
Inter-Reflective Gaussian Splatting for Robust and Efficient Inverse Rendering
用于鲁棒高效逆渲染的互反射高斯点渲染
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.GR
AI总结 研究逆渲染问题，提出IRGS++框架，通过可微二维高斯光线追踪等技术，能实时查询可见性和间接辐射，评估互反射传输方程，纳入金属感知材料建模等，在低光泽和光泽基准测试及实际研究中表现良好，提升逆渲染质量与效率。
VG3S: Visual Geometry Grounded Gaussian Splatting for Semantic Occupancy Prediction
VG3S：基于视觉几何的高斯散射用于语义占用预测
机构 * Department of Electronic and Computer Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（电子与计算机工程系，香港科学与技术大学）
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.RO
AI总结 VG3S 通过引入视觉基础模型的几何 grounding 能力，提升语义占用预测的准确性与泛化能力。
Comments Accepted by IROS 2026
Real-Time LiDAR Gaussian Splatting SLAM
实时激光雷达高斯点云拼接SLAM
机构 * Sungkyunkwan University（成均馆大学）
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.RO
AI总结 提出基于激光雷达的高斯点云拼接SLAM实时框架，将快速G-ICP配准与球形光栅化密集映射紧密结合，利用激光雷达几何信息优化地图，引入几何分数改进效果，在多数据集实验验证其性能。
Comments 18 pages, 5 figures
ReaDy-Go: Real-to-Sim Dynamic 3D Gaussian Splatting Simulation for Environment-Specific Visual Navigation with Moving Obstacles
ReaDy-Go: 面向动态障碍物环境特定视觉导航的实到仿动态3D高斯泼溅仿真
机构 * Department of Aerospace Engineering, Seoul National University（首尔国立大学航空航天工程系） ； InnoCORE AI-Transformed Aerospace Research Center, KAIST（韩国科学技术院（KAIST）人工智能赋能航空航天研究中心）
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.RO
AI总结 提出ReaDy-Go仿真管线，通过将静态3D高斯场景与动态人体高斯障碍物结合生成逼真动态场景，并训练导航策略，有效缩小仿真到现实的差距并处理移动障碍物。
Comments Accepted by IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L). Project page: https://syeon-yoo.github.io/ready-go-site/
ArtiTwinSplat: Interactable Digital Twin Reconstruction via Gaussian Splatting from RGB-D videos
ArtiTwinSplat：基于RGB-D视频的高斯泼溅实现可交互数字孪生重建
机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； Microsoft（微软） ； University of Bonn（波恩大学）
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.RO
AI总结 提出ArtiTwinSplat框架，利用3D高斯泼溅从RGB-D视频自动构建可交互的铰接物体数字孪生，无需CAD模型或人工标注，支持实时渲染与交互操作。
Comments Presented at the ICRA 2026 Workshop on Advances and Challenges in AI-Driven Automation and Robotic System Integration with Digital Twins, Vienna, June 2026
SIMSplat: Language-Aligned 4D Gaussian Splatting for Driving Scenario Generation
SIMSplat: 面向驾驶场景生成的语言对齐4D高斯泼溅
机构 * Purdue University（普渡大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Toyota InfoTech Labs（丰田信息科技实验室）
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.RO
AI总结 提出SIMSplat，一种基于场景图的4D高斯泼溅框架，通过嵌入语言对齐特征实现自由文本查询、对象级编辑和多智能体仿真，在驾驶场景生成中显著提升定位精度和任务完成率。
Latent Gaussian Splatting for 4D Panoptic Occupancy Tracking
潜在高斯泼溅用于4D全景占据跟踪
机构 * University of Freiburg（弗赖堡大学） ； Bosch Research（博世研究院） ； University of Haifa（海法大学）
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.RO
AI总结 提出潜在高斯泼溅（LaGS）方法，通过特征高斯体作为动态关键点实现多视图特征聚合，用于4D全景占据跟踪，在Occ3D nuScenes和Waymo上达到最优性能。
Comments Accepted to IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L), 2026
A Scalable PyTorch Abstraction for Multi-GPU Gaussian Splatting
一种可扩展的多GPU高斯泼溅PyTorch抽象
机构 * NVIDIA（英伟达） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所）
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.GR
AI总结 提出一种多GPU高斯泼溅方法，通过CUDA统一内存和NVLink在算子级别分布参数，实现大规模场景重建，支持超过10亿高斯泼溅。
Comments 14 pages, 6 tables, 2 figures, and 1 listing. Includes supplementary material
FaceParts: Segmentation and Editing of Gaussian Splatting
FaceParts: 高斯点分布的分割与编辑
机构 * Wrocław University of Science and Technology（华沙理工大学） ； Jagiellonian University（雅盖隆大学）
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.GR
AI总结 本文提出FaceParts框架，用于无监督的高斯点分布头像分割与编辑，通过特征解耦、密度聚类和FLAME锚定部分转移实现精确编辑和跨头像部分交换。
Compact 3D Gaussian Splatting For Dense Visual SLAM
紧凑的3D高斯散射用于密集视觉SLAM
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； The University of Tokyo（东京大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； University of Cambridge（剑桥大学）
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.RO
AI总结 本文提出紧凑的3D高斯散射SLAM系统，通过滑动窗口遮罩策略和几何代码本压缩高斯参数，提升训练和渲染速度，保持高质量场景表示。
Comments Accepted by IJCV 2026
Faster 3D Gaussian Splatting Convergence via Structure-Aware Densification
通过结构感知密集化实现更快的3D高斯散射收敛
机构 * Cambridge University（剑桥大学） ； Saarbrücken Research Center for Visual Computing, Interaction, and Artificial Intelligence (VIA)（萨尔布吕肯视觉计算、交互与人工智能研究中心（VIA））
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.GR
AI总结 本文提出一种结构感知密集化框架，通过多尺度频率分析和各向异性分裂提升3D高斯散射的收敛速度和重建质量。
Comments Siggraph 2026
NVGS: Neural Visibility for Occlusion Culling in 3D Gaussian Splatting
NVGS：神经可见性用于3D高斯点扩散中的遮挡剔除
机构 * Digital Future Lab, Flanders Make, Hasselt University（数字未来实验室，弗拉芒制造，哈塞尔特大学） ； Computer Graphics Lab, TU Braunschweig（计算机图形学实验室，图林根工业大学） ； Physics and Astronomy, University of New Mexico（物理与天文学，新墨西哥大学）
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.GR
AI总结 本文提出一种基于神经网络的遮挡剔除方法，通过学习高斯点的视角依赖可见性函数，减少渲染时的遮挡点数量，提升VRAM利用率和图像质量。
Comments 17 pages, 15 figures
Splatography: Sparse multi-view dynamic Gaussian Splatting for filmmaking challenges
Splatography：稀疏多视角动态高斯点绘用于电影制作挑战
机构 * Bristol Visual Institute（布里斯托视觉研究所） ； University of Bristol（布里斯托大学）
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.GR
AI总结 本文提出Splatography方法，通过稀疏掩码将高斯点绘分为前景和背景，分别训练不同损失函数以实现高质量动态3D重建，实验显示在3D场景中PSNR提升3倍且模型更小。
Comments Accepted to IEEE International Conference on 3DV (2026)
RadarSplat-RIO: Indoor Radar-Inertial Odometry with Gaussian Splatting-Based Radar Bundle Adjustment
RadarSplat-RIO：基于高斯点分布的室内雷达-惯性里程计
机构 * Meta Reality Labs（Meta现实实验室） ； University of Michigan（密歇根大学）
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.RO
AI总结 本文提出基于高斯点分布的雷达束调整框架，通过联合优化雷达传感器姿态和场景几何，显著减少位姿漂移并提升鲁棒性，实验表明在多个室内场景中，雷达束调整性能优于传统雷达-惯性里程计。
Part$^{2}$GS: Part-aware Modeling of Articulated Objects using 3D Gaussian Splatting
Part$^{2}$GS: 基于3D高斯溅射的关节物体部分感知建模
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title)；3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV、cs.RO
AI总结 本文提出Part$^{2}$GS框架，通过部分感知的3D高斯表示实现高保真度的多部件关节物体建模，结合物理一致的运动约束，提升运动连贯性。
Physically Plausible Human-Object Rendering from Sparse Views via 3D Gaussian Splatting
基于稀疏视角的物理合理人类-物体渲染：通过3D高斯点云
机构 * College of Computer Science, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； Department of Computer Science and Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学计算机科学与工程系）
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.GR
AI总结 本文提出HOGS框架，通过3D高斯点云实现高效且物理合理的稀疏视角人类-物体渲染，解决高渲染质量、物理合理性与计算效率的平衡问题。
Comments 16 pages, 14 figures, accepted by IEEE Transactions on Image Processing (TIP)
