3D 视觉

Deblur-Avatar: Animatable Avatars from Motion-Blurred Monocular Videos

Deblur-Avatar：从运动模糊单目视频生成可动画化头像

Xianrui Luo, Juewen Peng, Zhongang Cai, Lei Yang, Fan Yang, Zhiguo Cao, Guosheng Lin

机构 * School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学人工智能与自动化学院） ； S-Lab for Advanced Intelligence, Nanyang Technological University（南洋理工大学先进智能实验室） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） ； SenseTime Research（商汤科技研究院） 纠错

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

AI总结 该研究针对运动模糊单目视频输入，提出将基于人类运动的运动模糊模型集成到3D高斯平铺的框架，通过优化轨迹和高斯分布重建高质量可动画化头像，实验证明其在渲染质量等方面显著优于现有方法。

RealVDeblur: One-Step Diffusion for Generalizable Real-World Video Deblurring

RealVDeblur：用于通用真实世界视频去模糊的一步扩散法

Renbiao Jin, Mingxin Yang, Yutian Chen, Junhao Zhuang, Xin Cai, Mulin Yu, Linning Xu, Wenxian Yu, Danping Zou, Shi Guo, Tianfan Xue

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； CUHK MMLab（香港中文大学多媒体实验室） ； CPII under InnoHK（创新香港研究院下的CPII） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 针对真实世界视频去模糊难题，提出RealVDeblur框架。构建模糊合成管道提供数据，利用视频扩散先验恢复，采用逐帧编码并简化采样为一步生成器，还有时间窗口掩码稳定推理，在多方面表现出色且提升3D重建鲁棒性。

Comments Project page with code: https://rbjin.github.io/RealVDeblur/

MAC-Splat: Multi-Attribute Consistency for High-Fidelity Sparse-View Reconstruction

MAC-Splat：用于高保真稀疏视图重建的多属性一致性

Jinqian Yang, Yichen Wu, Wanhua Li, Haokun Lin, Renzhen Wang, Xiangchu Feng, Xixi Jia

机构 * Xidian University（西安电子科技大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

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

AI总结 针对稀疏视图重建中现有方法存在几何伪影的问题，提出MAC-Splat训练框架，利用MASt3R和DINOv3获取2D对应关系并定义MAC损失，联合正则化3D属性，实验证明该方法能有效解决不适定的稀疏视图重建问题，性能优于基线。

Comments Accepted to the European Conference on Computer Vision (ECCV 2026)

MACRO: Training-free Multi-plane Attention for Closeup Render Optimization

MACRO：用于特写渲染优化的免训练多平面注意力

Nitzan Hodos, Roy Amoyal, Lior Fritz, Ianir Ideses, Sagie Benaim, Netalee Efrat

机构 * Amazon Prime Video（亚马逊Prime视频） ； Technion, Israel Institute of Technology（以色列理工学院） ； Ben Gurion University（本古里安大学） ； Hebrew University of Jerusalem（耶路撒冷希伯来大学） 纠错

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

AI总结 针对特写渲染难题，分析现有方法失败原因，提出MACRO，利用场景3D结构解决比例差距，无需架构改变和额外训练，贡献新基准和评估协议，取得领先成果。

Comments Project page: https://nitzanhod.github.io/MACRO

TryOnCrafter: Unleashing Camera Trajectories for Realistic Video Virtual Try-on via a Renderable 4D Try-on Proxy

TryOnCrafter: 通过可渲染的4D试穿代理释放相机轨迹以实现逼真的视频虚拟试穿

Hao Sun, Hao Yan, Mengting Chen, Quanjian Song, Yu Li, Juan Cao, Jinsong Lan, Xiaoyong Zhu, Bo Zheng, Sheng Tang

机构 * Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Xiamen University（厦门大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 提出TryOnCrafter，首个基于DiT的统一框架，通过可渲染4D试穿代理解耦人体与环境，实现相机可控的视频虚拟试穿，支持任意视角合成和下游应用。

Comments Project Page: https://sunhao242.github.io/TryOnCrafter_web.github.io/

HUGE-Bench: A Benchmark for High-Level UAV Vision-Language-Action Tasks

HUGE-Bench: 面向高级无人机视觉-语言-动作任务的基准测试

Jingyu Guo, Ziye Chen, Ziwen Li, Zhengqing Gao, Jiaxin Huang, Hanlue Zhang, Fengming Huang, Yu Yao, Tongliang Liu, Mingming Gong

机构 * The University of Melbourne（墨尔本大学） ； Melsy Tech（Melsy科技） ； MBZUAI ； Navlyn ； The University of Sydney（悉尼大学） 纠错

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

AI总结 提出HUGE-Bench基准，通过4个数字孪生场景和8个高级任务，评估无人机在简洁语言指令下执行安全、过程导向的复杂轨迹能力，并引入过程导向和碰撞感知指标，揭示现有VLA模型在高级语义完成和安全执行上的显著差距。

Online Segment 3D Gaussians via Launching Virtual Drones

通过发射虚拟无人机在线分割3D高斯体

Liwei Liao, Rongjie Wang, Ronggang Wang

机构 * Guangdong Provincial Key Laboratory of Ultra High Definition Immersive Media Technology, Shenzhen Graduate School, Peking University（广东省超高清沉浸式媒体技术重点实验室，北京大学深圳研究生院） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 提出SAGO框架，通过虚拟无人机将3D分割转化为在线最佳视角规划任务，无需预设置即可在亚秒内从3D高斯体中提取干净3D资产。

Active View Selection with Perturbed Gaussian Ensemble for Tomographic Reconstruction

基于扰动高斯集成的主动视角选择用于层析重建

Yulun Wu, Ruyi Zha, Wei Cao, Yingying Li, Yuanhao Cai, Yaoyao Liu

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Australian National University（澳大利亚国立大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

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

AI总结 针对稀疏视角CT重建中视角选择问题，提出扰动高斯集成框架，通过不确定性建模和密度引导扰动选择最优视角，有效消除几何伪影。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project page: https://perturbed-gaussian-ensemble.cvmlgroup.web.illinois.edu/

Open-Vocabulary and Referring Segmentation for 3D Gaussians Using 2D Detectors

开放词汇与指代分割：利用2D检测器实现3D高斯

Jameel Hassan, Yasiru Ranasinghe, Vishal Patel

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

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

AI总结 提出GaussDet方法，利用离散的2D开放词汇检测器与指代表达能力，通过视图聚合语义标签分布实现3D场景的开放词汇分割和指代分割，在零样本设置下显著提升指代分割性能。

DLGStream: Dynamic Language-embedded Guassian Splatting for Open-vocabulary Enabled Free-viewpoint Video Streaming

DLGStream: 动态语言嵌入高斯泼溅用于开放词汇的自由视点视频流

Zhihui Ke, Yuyang Liu, Xiaobo Zhou, Tie Qiu

机构 * School of Computer Science and Technology, Tianjin University, China（天津大学计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 提出DLGStream，一种动态语言嵌入高斯表示，通过双不透明度属性联合优化颜色和语言特征，并引入插值变形场减少时间冗余，实现低帧大小、高帧率的开放词汇自由视点视频流。

Comments ECCV 2026

FLUX3D: High-Fidelity 3D Gaussian Generation with Diffusion-Aligned Sparse Representation

FLUX3D: 基于扩散对齐稀疏表示的高保真3D高斯生成

Haorui Ji, Weizhe Liu, Hongdong Li, Hengkai Guo

机构 * The Australian National University（澳大利亚国立大学） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

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

AI总结 提出FLUX3D框架，通过扩散对齐结构化潜变量（DA-SLAT）和稀疏结构感知扩散变压器（SMDiT）解决稀疏体素表示中高频细节丢失和跨模态对齐问题，实现高保真图像到3D高斯生成。

SignNet-1M: Large-Scale Multilingual Sign Language Video Dataset with Downstream Benchmarks

SignNet-1M：大规模多语言手语视频数据集及下游基准

Zhewen He, Junyi Hu, Haomian Huang, Zhenhua Li, Yu-Shen Liu, Yi Fang

机构 * New York University Abu Dhabi（纽约大学阿布扎比分校） ； ChatSign Technology（ChatSign 技术公司） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 提出SignNet-1M，通过3D高斯泼溅、扩散模型和后期渲染增强合成多样化手语视频，提升模型在跨视角、背景和身份等分布偏移下的泛化能力。

Comments 25 pages. Accepted to ECCV 2026

Advances in 4D Representation: Geometry, Motion, and Interaction

4D表示进展：几何、运动与交互

Mingrui Zhao, Sauradip Nag, Kai Wang, Aditya Vora, Guangda Ji, Peter Chun, Ali Mahdavi-Amiri, Hao Zhang

机构 * Simon Fraser University（西蒙弗雷泽大学） ； University of Alberta（阿尔伯塔大学） 纠错

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

AI总结 本文综述了4D生成与重建领域，从几何、运动和交互三个核心支柱出发，分析不同4D表示方法的特性、挑战及适用场景，并探讨了大语言模型和视频基础模型在其中的作用。

Comments CGF'26,21 pages. Project Page: https://mingrui-zhao.github.io/4DRep-GMI/

PolyMerge: Compressing 3D Gaussian Splats with Polytope Coverings for Provably Safe Resource-Constrained Navigation

PolyMerge: 用多面体覆盖压缩3D高斯泼溅以实现可证明安全的资源受限导航

Jihoon Hong, Chih-Yuan Chiu, Sara Fridovich-Keil, Glen Chou

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 提出PolyMerge，将大规模3D高斯泼溅模型转换为凸多面体覆盖，保证覆盖原模型所有障碍物，结合控制障碍函数实现实时安全路径规划，在Crazyflie无人机上验证。

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 11, no. 7, pp. 8512-8519, July 2026

SpatialAvatar-0: High-Quality 4D Head Avatar with Multi-Stage Reconstruction

SpatialAvatar-0: 高质量4D头部虚拟形象的多阶段重建

Yiran Wang, Zeyu Zhang, Yuanming Li, Ziming Wang, Yang Zhao

机构 * USYD（悉尼大学） ； SpatialReal ； ZJU（浙江大学） ； La Trobe（拉筹伯大学） 纠错

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

AI总结 提出基于FLAME网格绑定高斯表示的多阶段框架，通过前馈生成器和10K迭代布局保持微调，实现跨域零样本和单目基准领先性能。

Akasha 2: Hamiltonian State Space Duality and Visual-Language Joint Embedding Predictive Architectur

Akasha 2: 哈密顿状态空间对偶与视觉-语言联合嵌入预测架构

Yani Meziani

机构 * Independent AI Researcher（独立AI研究员） ； Québec (QC), Canada（魁北克（QC），加拿大） 纠错

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

AI总结 提出 Akasha 2 多模态架构，结合哈密顿状态空间对偶与视觉-语言联合嵌入预测，通过稀疏混合哈密顿专家和哈密顿流匹配实现超低延迟视频预测与合成，在保持能量守恒下取得 SOTA 性能。

Comments No supporting claims were validated in this automated agentic R&D research run

Rein3D: Reinforced 3D Indoor Scene Generation with Panoramic Video Diffusion Models

Rein3D: 基于全景视频扩散模型的强化3D室内场景生成

Dehui Wang, Rong Wei, Yue Shi, Congsheng Xu, Shoufa Chen, Dingxiang Luo, Tianshuo Yang, Xiaokang Yang, Wei Sui, Yusen Qin, Rui Tang, Yao Mu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Manycore Tech Inc.（Manycore科技公司） ； D-Robotics ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 提出Rein3D框架，结合3D高斯泼溅与视频扩散模型，通过“恢复-细化”范式从稀疏输入生成全局一致的360度室内场景，并构建PanoV2V-15K数据集，显著提升长距离相机探索效果。

Multi-Agent Next-Best-View Optimization for Risk-Averse Planning

多智能体风险规避规划中的下一最佳视角优化

Amirhossein Mollaei Khass, Vivek Pandey, Guangyi Liu, Athanasios Cosse, Emrah Bayrak, Nader Motee

机构 * Department of Mechanical Engineering and Mechanics, Lehigh University（莱文大学机械工程与力学系） ； Amazon Robotics（亚马逊机器人） 纠错

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

AI总结 提出一种分布式、风险感知的多智能体下一最佳视角框架，通过共识ADMM优化信息增益并建模碰撞风险，在降低通信开销的同时接近集中式方法的映射质量和轨迹安全性。

Comments 8 pages, 5 figures. Submitted to IROS 2026

MLP Splatting: Object-Centric Neural Fields

MLP Splatting: 以对象为中心的神经场

Shinjeong Kim, Yuzhou Cheng, Xin Kong, Paul H. J. Kelly, Andrew J. Davison

机构 * Department of Computing, Imperial College London（帝国理工学院伦敦分校计算机系） 纠错

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

AI总结 提出MLP-Splatting方法，通过少量紧凑MLP原语实现场景分解和新视角合成，支持对象级编辑且内存和渲染效率优于现有方法。

Splatshot: 3D Face Avatar Generation from a Single Unconstrained Photo

Splatshot: 从单张非约束照片生成3D人脸头像

Hao Liang, Zhixuan Ge, Soumendu Majee, Joanna Li, Ashok Veeraraghavan, Guha Balakrishnan

机构 * Rice University（里士大学） ； Samsung Research America（三星美国研究院） 纠错

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

AI总结 提出SplatShot，一种无需训练的方法，通过将3D高斯泼溅与扩散模型去噪过程耦合，从单张照片生成多视图一致的逼真3D人脸头像。

Comments 28 pages, 15 figures

SplitAvatar: One-shot Head Avatar with Autoregressive Gaussian Splitting

SplitAvatar: 基于自回归高斯分裂的单次头部化身

Hongzhe Liao, Chuhua Xian, Hongmin Cai, Haiyang Liu, Fa-Ting Hong

机构 * South China University of Technology（华南理工大学） ； University of Tokyo（东京大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） 纠错

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

AI总结 提出一种基于自回归高斯分裂的单图像可动画头部化身重建方法，通过图分裂网络渐进生成高斯体，解决高斯数量不匹配和细粒度细节缺失问题。

Physics-Aware 3D Gaussian Editing for Driving Scene Generation

物理感知的三维高斯编辑用于驾驶场景生成

Feng Zhou, Jian Zhang, Yuhang Sun, He Wang, Qiong Wen, Debao Kong, Tieru Wu, Rui Ma

机构 * School of Artificial Intelligence, Jilin University（吉林大学人工智能学院） ； National Key Laboratory of Automotive Chassis Integration and Bionics, Jilin University（吉林大学汽车底盘集成与生物力学国家重点实验室） ； China FAW Group Co., Ltd.（中国第一汽车集团有限公司） 纠错

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

AI总结 提出RoVES系统，通过单图像驱动的道路几何插入和4-DOF半车动力学模型，实现物理感知的驾驶场景编辑与车辆姿态校正。

Learning to Evolve: Multi-modal Interactive Fields for Robust Humanoid Navigation in Dynamic Environments

学习进化：多模态交互场用于动态环境中的稳健双足机器人导航

Peifeng Jiang, Hong Liu, Jin Jin, Wenshuai Wang, Xia Li

机构 * State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, Peking University, Shenzhen Graduate School（一般人工智能国家重点实验室，北京大学深圳研究生院） ； Oxford Robotics Institute, University of Oxford（牛津大学机器人研究所） ； Institute for Machine Learning, Department of Computer Science, ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院计算机科学系机器学习研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出多模态交互场（MIF）系统，通过结合置信度感知的语义3D高斯溅射、差异触发的空间记忆更新和任务驱动的几何重建，在闭环感知-适应管道中实现稳健的双足机器人导航，显著提高了非静态环境中的重定位成功率并减少了语义内存足迹。

Comments Accepted by Robotics: Science and Systems 2026

CAdam: Context-Adaptive Moment Estimation for 3D Gaussian Densification in Generative Distillation

CAdam: 3D高斯密度细化中的上下文自适应矩估计

SeungJeh Chung, Geonho Park, Misong Kim, HyeongYeop Kang

机构 * IIIXR Lab, Kyung Hee University（庆尚大学IIIXR实验室） ； IIIXR Lab, Korea University（韩国大学IIIXR实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出CAdam方法，通过将密度细化问题转化为统计信号验证问题，解决生成式蒸馏中密度估计的瓶颈，从而在保持视觉质量的同时显著减少高斯点数量。

Comments Accepted to SIGGRAPH 2026 Conference Papers. 12 pages, 8 figures

FlyMirage: A Fully Automated Generation Pipeline for Diverse and Scalable UAV Flight Data via Generative World Model

FlyMirage: 一种用于生成多样化和可扩展的无人机飞行数据的完全自动化生成流程

Jinhan Li, Xijie Huang, Zhaoqi Wang, Yijin Wang, Weiqi Ge, Qiyi He, Mo Zhu, Fei Gao, Yuze Wu, Xin Zhou

机构 * State Key Laboratory of Industrial Control Technology, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China（浙江大学工业控制技术状态重点实验室，杭州310027，中国） ； Differential Robotics, Hangzhou 311121, China（差分机器人，杭州311121，中国） 纠错

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

AI总结 本文提出FlyMirage，一种完全自动化的生成流程，通过生成世界模型生成大规模、多样化且逼真的无人机视觉-语言导航数据，支持下一代具身导航模型的发展。

PanoWorld: A Generative Spatial World Model for Consistent Whole-House Panorama Synthesis

PanoWorld: 一种生成式空间世界模型，用于一致的整屋全景合成

Jinrang Jia, Zhenjia Li, Yijiang Hu, Yifeng Shi

机构 * Ke Holdings Inc.（凯控股有限公司） 纠错

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

AI总结 本文提出PanoWorld，一种生成式空间世界模型，通过自回归生成基于节点的360度全景图，实现一致的整屋全景合成，解决了纯2D生成器在视角变化时几何和材质重新想象的问题，以及单一3D生成在多房间尺度下的高成本和纹理丢失问题。

Comments 17

Efficient Sparse-to-Dense Visual Localization via Compact Gaussian Scene Representation and Accelerated Dense Pose Estimation

通过紧凑的高斯场景表示和加速的密集姿态估计实现高效的稀疏到密集视觉定位

Zizhuo Li, Songchu Deng, Linfeng Tang, Jiayi Ma

机构 * Electronic Information School, Wuhan University（武汉大学电子信息学院） ； School of Robotics, Wuhan University（武汉大学机器人学院） ； Electronic Information School and the School of Robotics, Wuhan University（武汉大学电子信息学院和机器人学院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种高效的视觉定位方法LiteLoc，通过去除冗余的色彩字段和优化密集姿态估计，显著提升了内存和计算效率，同时保持了定位性能。

Comments IEEE/CAA JAS 2026

GRaD-Nav++: Vision-Language Model Enabled Visual Drone Navigation with Gaussian Radiance Fields and Differentiable Dynamics

GRaD-Nav++: 基于视觉-语言模型的视觉无人机导航：高斯辐射场与可微动力学

Qianzhong Chen, Naixiang Gao, Suning Huang, JunEn Low, Timothy Chen, Jiankai Sun, Mac Schwager

机构 * Department of Mechanical Engineering, Stanford University（斯坦福大学机械工程系） ； Department of Aeronautics and Astronautics, Stanford University（斯坦福大学航空航天工程系） 纠错

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

AI总结 GRaD-Nav++提出一种轻量级视觉-语言-动作框架，通过可微强化学习在3D高斯点云模拟器中训练，实现基于自然语言指令的实时无人机导航，展示在多任务和多环境下的高效导航能力。

Comments Published in: IEEE Robotics and Automation Letters ( Volume: 11, Issue: 2, February 2026)

Journal ref Chen, Qianzhong, et al. "Grad-nav++: Vision-language model enabled visual drone navigation with gaussian radiance fields and differentiable dynamics." IEEE Robotics and Automation Letters 11.2 (2025): 1418-1425

PointForward: Feedforward Driving Reconstruction through Point-Aligned Representations

PointForward：通过点对齐表示实现馈送驾驶重建

Cheng Chi, Xianqi Wang, Hongcheng Luo, Mingfei Tu, Gangwei Xu, Zehan Zhang, Bing Wang, Guang Chen, Hangjun Ye, Sida Peng, Xin Yang, Haiyang Sun

机构 * Xiaomi EV（小米电动车） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 PointForward通过点对齐表示实现驾驶场景重建，采用空间时间融合提升多视角一致性，引入场景图处理动态实例，实现高精度驾驶场景重建。

SDTalk: Structured Facial Priors and Dual-Branch Motion Fields for Generalizable Gaussian Talking Head Synthesis

SDTalk: 结构化面部先验与双分支运动场用于通用化的高斯说话头合成

Peng Jia, Zhen Xiao, Jia Li, Xueliang Liu, Zhenzhen Hu, Lingyun Yu

机构 * Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 SDTalk通过结构化面部先验和双分支运动场，实现无需个性化训练的通用高斯说话头合成，提升视觉质量和推理效率。

Comments 5 pages, 4 figures, 4 tables