3D 视觉

Fi-Gaussian: Frequency-Aware Implicit Gaussian Splatting for Single Image Dehazing

Fi-Gaussian：面向单图像去雾的频率感知隐式高斯泼溅

Yuhan Chen, Ying Fang, Guofa Li, Wenxuan Yu, Yicui Shi, Kunyang Huang, Wenbo Chu, Keqiang Li

机构 * College of Mechanical and Vehicle Engineering, Chongqing University（重庆大学机械与车辆工程学院） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学电气与计算机工程系） ； National Innovation Center of Intelligent and Connected Vehicles（国家智能网联汽车创新中心） ； School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学车辆与运载学院） 纠错

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

AI总结 提出Fi-Gaussian网络，利用频率感知隐式高斯泼溅模块解耦高低频信息并自适应聚合，结合物理散射重归一化机制，实现单图像去雾的SOTA性能。

BEAST3D: Animal behavioral analysis and neural encoding from multi-view video via Gaussian splatting

BEAST3D: 通过高斯泼溅从多视角视频进行动物行为分析与神经编码

Yanchen Wang, Lenny Aharon, Wangshu Zhu, Kyle Daruwalla, Linghua Zhang, Jiaru Zou, Selmaan Chettih, Helen Hou, Liam Paninski, Matthew R Whiteway

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； Cold Spring Harbor（冷泉港） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 提出BEAST3D自监督预训练框架，利用未标注的多视角视频通过3D高斯泼溅重建和动物分割，学习3D视觉表征，有效应用于新视角合成、多视角姿态估计和神经编码。

GSV3D: Gaussian Splatting-based Geometric Distillation with Stable Video Diffusion for Single-Image 3D Object Generation

GSV3D: 基于高斯溅射的几何蒸馏与稳定视频扩散用于单图像3D物体生成

Ye Tao, Jiawei Zhang, Yahao Shi, Dongqing Zou, Bin Zhou

机构 * State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems, Beihang University（虚拟现实技术与系统国家重点实验室，北京航空航天大学） ； SenseTime Research（商汤科技研究院） ； PBVR 纠错

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

AI总结 提出一种结合2D扩散模型隐式3D推理能力与高斯溅射几何蒸馏的方法，通过高斯溅射解码器将SV3D潜变量输出转换为显式3D表示，实现多视图一致性和高质量3D生成。

DeblurSplat: SfM-free 3D Gaussian Splatting with Event Camera for Robust Deblurring

DeblurSplat：基于事件相机的无SfM三维高斯泼溅鲁棒去模糊方法

Pengteng Li, Yunfan Lu, Pinhao Song, Weiyu Guo, Huizai Yao, F. Richard Yu, Hui Xiong

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； KU Leuven（卢森堡大学） ； Carleton University（卡尔顿大学） 纠错

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

AI总结 提出首个无需运动恢复结构的去模糊三维高斯泼溅方法，利用密集立体模块和事件流实现高质量新视图合成与高效渲染。

Comments Accepted by TMM 2026

DelowlightSplat: Feed-Forward Gaussian Splatting for Lowlight 3D Scene Reconstruction

DelowlightSplat: 面向低光照3D场景重建的前馈高斯泼溅

Fuzhen Jiang, Zengtian Xie, Zhuoran Li

机构 * Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； Zhuhai College of Science（珠海科技学院） 纠错

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

AI总结 提出DelowlightSplat，一种低光照感知的前馈高斯泼溅框架，通过轻量级低光照适配器和成本体积多视图推理，从稀疏有噪声图像中直接预测干净3D高斯，实现高质量新视角合成。

RiGS: Rigid-aware 4D Gaussian Splatting from a Single Monocular Video

RiGS: 从单目视频中的刚性感知4D高斯泼溅

Chenyu Wu, Wanhua Li, Zhu-Tian Chen, Hanspeter Pfister

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Minnesota - Twin Cities（明尼苏达大学-双城分校） 纠错

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

AI总结 提出RiGS，通过静态、刚性和瞬态三种高斯原语分别建模不同时间尺度的运动，并利用目标动态掩码和场景流引导实现单目视频动态场景重建，在新视角合成任务上达到最优性能。

SplAttN: Bridging 2D and 3D with Gaussian Soft Splatting and Attention for Point Cloud Completion

SplAttN: 通过高斯软溅射和注意力在2D和3D之间架桥以实现点云补全

Zhaoyang Li, Zhichao You, Tianrui Li

机构 * School of Computing and Artificial Intelligence（计算与人工智能学院） ； Southwest Jiaotong University（西南交通大学） ； Chengdu, China（中国成都） 纠错

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

AI总结 本文提出SplAttN方法，通过高斯软溅射和注意力机制解决点云补全中2D和3D模态连接问题，改进了传统硬投影导致的跨模态熵塌陷问题，实现了更有效的跨模态连接学习。

Comments Accepted as a Spotlight paper at ICML 2026; camera-ready version

PanoPlane: Plane-Aware Panoramic Completion for Sparse-View Indoor 3D Gaussian Splatting

PanoPlane：基于平面感知的稀疏视角室内3D高斯散点完成

Adil Qureshi, Dongki Jung, Jaehoon Choi, Dinesh Manocha

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学学院公园分校） 纠错

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

AI总结 PanoPlane通过全景场景完成重建封闭房间几何，利用360度全景完成条件生成过程，通过Layout Anchored Attention Steering机制引导扩散模型注意力至检测到的平面表面，实现基于几何一致性的表面外推，提升稀疏视角下的新型视图合成质量。

VDEGaussian: Video Diffusion Enhanced 4D Gaussian Splatting for Dynamic Urban Scenes Modeling

VDEGaussian：基于视频扩散的4D高斯点云用于动态城市场景建模

Yuru Xiao, Zihan Lin, Chao Lu, Deming Zhai, Kui Jiang, Wenbo Zhao, Wei Zhang, Junjun Jiang, Huanran Wang, Xianming Liu

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种结合视频扩散的4D高斯点云方法，解决动态场景建模中快速移动物体建模难题，通过时间一致性先验和不确定性蒸馏提升新型视角合成效果。

Light 'em Up: Enabling Few-Shot Low-Light 3D Gaussian Splatting with Multi-Scale Explicit Retinex Illumination Decoupling

点亮它们：通过多尺度显式Retinex照明解耦实现少样本低光3D高斯点溅射

YuHao Yin, Zongji Wang, Yuanben Zhang, Biqing Li, Jiesong Bai, Junyi Liu

机构 * Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences（中国科学院航空航天信息研究所） ； Key Laboratory of Target Cognition and Application Technology (TCAT)（目标认知与应用技术重点实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； School of Electronic, Electrical and Communication Engineering, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学电子电气与通信工程学院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 本文提出MERID-GS框架，通过多尺度显式Retinex照明解耦和3D高斯点溅射，实现低光环境下少样本高质量360度视图合成，同时提升跨场景泛化能力与视图一致性。

Comments 19 pages, 5 figures. Code available at https://github.com/YhuoyuH/MERID-GS

SPAGS: Sparse-View Articulated Object Reconstruction from Single State via Planar Gaussian Splatting

SPAGS：基于单一状态的稀疏视角关节物体重建（通过平面高斯溅射）

Di Wu, Liu Liu, Xueyu Yuan, Wenxiao Chen, Lijun Yue, Liuzhu Chen, Yiming Tang, Meng Wang

机构 * Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； Tencent RoboticsX（腾讯机器人院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种无需多视角观测的关节物体重建方法，通过平面高斯溅射实现稀疏视角下的高精度重建，结合视觉-语言模型实现开放词汇部分分割与参数估计。

Comments 10 pages, 7 figures

MedGS: Gaussian Splatting for Multi-Modal 3D Medical Imaging

MedGS：用于多模态3D医学影像的高斯点散射

Kacper Marzol, Ignacy Kolton, Weronika Smolak-Dyżewska, Joanna Kaleta, Żaneta Świderska-Chadaj, Marcin Mazur, Mirosław Dziekiewicz, Tomasz Markiewicz, Przemysław Spurek

机构 * Jagiellonian University, Poland（雅盖隆大学，波兰） ； Warsaw University of Technology, Poland（华沙理工大学，波兰） ； IDEAS Research Institute, Poland（IDEAS研究所，波兰） ； Military Institute of Medicine, Poland（军事医学研究所，波兰） 纠错

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

AI总结 本文提出MedGS，一种利用内镜成像独特性质的3D重建框架，通过物理逼真重照明模型提升重建质量，实现更准确的临床应用。

GS4City: Hierarchical Semantic Gaussian Splatting via City-Model Priors

GS4City: 通过城市模型先验实现层次化语义高斯点云

Qilin Zhang, Jinyu Zhu, Olaf Wysocki, Benjamin Busam, Boris Jutzi

机构 * Technical University of Munich (TUM)（慕尼黑工业大学） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） ； Karlsruhe Institute of Technology (KIT)（卡尔斯鲁厄理工学院） ； CV4DT, University of Cambridge（剑桥大学CV4DT） 纠错

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

AI总结 GS4City通过整合城市模型先验，实现层次化语义高斯点云，有效整合建筑语义，优于现有2D驱动的3DGS方法，提升城市重建的语义查询能力和结构感知能力。

Naka-GS: A Bionics-inspired Dual-Branch Naka Correction and Progressive Point Pruning for Low-Light 3DGS

Naka-GS：一种生物启发的双分支Naka校正和渐进点修剪用于低光3DGS

Runyu Zhu, SiXun Dong, Zhiqiang Zhang, Qingxia Ye, Zhihua Xu

机构 * China University of Mining and Technology-Beijing（中国矿业大学（北京）） 纠错

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

AI总结 本文提出Naka-GS框架，通过双分支Naka校正和渐进点修剪提升低光条件下3DGS的光度恢复与几何初始化，提高重建质量与稳定性。

MonoEM-GS: Monocular Expectation-Maximization Gaussian Splatting SLAM

MonoEM-GS: 单目期望-最大化高斯点云SLAM

Evgenii Kruzhkov, Sven Behnke

机构 * Autonomous Intelligent Systems group, Computer Science Institute VI – Intelligent Systems and Robotics – and the Center for Robotics and the Lamarr Institute for Machine Learning and Artificial Intelligence, University of Bonn（波恩大学自主智能系统组、计算机科学研究所VI——智能系统与机器人学——以及机器人中心与拉马尔机器学习和人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 MonoEM-GS通过整合几何预测到全局高斯点云表示中，解决视点依赖性和噪声问题，结合期望-最大化方法稳定几何并采用ICP对齐估计姿态，支持多模式特征参数化实现开放集分割等下游任务。

LoBE-GS: Load-Balanced and Efficient 3D Gaussian Splatting for Large-Scale Scene Reconstruction

LoBE-GS：负载均衡且高效的3D高斯点散射用于大规模场景重建

Sheng-Hsiang Hung, Ting-Yu Yen, Wei-Fang Sun, Simon See, Shih-Hsuan Hung, Hung-Kuo Chu

机构 * National Tsing Hua University（国立清华大学） ； NVIDIA AI Technology Center (NVAITC)（NVIDIA AI技术中心（NVAITC）） 纠错

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

AI总结 LoBE-GS通过负载均衡的KD树分区和优化切线，提升大规模3DGS场景重建效率，实现两倍更快的端到端训练时间，同时保持重建质量并支持无法用传统3DGS处理的场景。

AnchorSplat: Feed-Forward 3D Gaussian Splatting with 3D Geometric Priors

AnchorSplat: 基于3D几何先验的馈送式3D高斯点描绘

Xiaoxue Zhang, Xiaoxu Zheng, Yixuan Yin, Tiao Zhao, Kaihua Tang, Michael Bi Mi, Zhan Xu, Dave Zhenyu Chen

机构 * Huawei Technologies Ltd.（华为技术有限公司） 纠错

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

AI总结 本文提出AnchorSplat，一种基于3D几何先验的馈送式3D高斯点描绘方法，通过直接在3D空间中表示场景，减少高斯数量，提升重建精度和计算效率。

Comments CVPR 2026

RDSplat: Robust Watermarking for 3D Gaussian Splatting Against 2D and 3D Diffusion Editing

RDSplat: 3D高斯散射中针对2D和3D扩散编辑的鲁棒水印

Longjie Zhao, Ziming Hong, Zhenyang Ren, Runnan Chen, Mingming Gong, Tongliang Liu

机构 * The University of Sydney（悉尼大学） ； The University of Melbourne（墨尔本大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

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

AI总结 RDSplat是首个能抵御2D和3D扩散编辑的3D高斯散射水印框架，通过在低频高斯基元中嵌入100位水印，结合频率感知基元选择和替代策略，实现高效训练和强鲁棒性。

DOC-GS: Dual-Domain Observation and Calibration for Reliable Sparse-View Gaussian Splatting

DOC-GS：双域观测与校准以实现可靠的稀疏视角高斯点云法

Hantang Li, Qiang Zhu, Xiandong Meng, Debin Zhao, Xiaopeng Fan

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出DOC-GS框架，通过优化域归纳偏差和观测域证据的协同作用，解决稀疏视角3DGS中高斯点云可靠性不可观测的问题，提升重建稳定性与图像质量。

Comments 10 pages, 5 figures

Splats under Pressure: Exploring Performance-Energy Trade-offs in Real-Time 3D Gaussian Splatting under Constrained GPU Budgets

压力下的Splats：在受约束的GPU预算下探索实时3D高斯溅射的性能-能耗权衡

Muhammad Fahim Tajwar, Arthur Wuhrlin, Bhojan Anand

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Telecom Paris（巴黎电信学院） 纠错

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

AI总结 研究在受约束的GPU预算下实时3D高斯溅射的性能-能耗权衡，通过模拟不同GPU性能层级，分析帧率、运行时间和能耗等指标。

BrepGaussian: CAD reconstruction from Multi-View Images with Gaussian Splatting

BrepGaussian：从多视角图像中通过高斯点划进行CAD重建

Jiaxing Yu, Dongyang Ren, Hangyu Xu, Zhouyuxiao Yang, Yuanqi Li, Jie Guo, Zhengkang Zhou, Yanwen Guo

机构 * State Key Laboratory of Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学计算机软件新技术国家重点实验室） ； Nanjing Urban Construction Tunnel& Bridge Intelligent Management Co., Ltd.（南京城建隧道桥梁智能管理有限公司） 纠错

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

AI总结 本文提出BrepGaussian框架，通过学习2D图像中的3D参数化表示，实现从多视角图像中重建CAD模型，其核心方法是结合可学习特征的高斯点划渲染器和特定拟合策略，有效分离了几何重建与特征学习。

Comments Accepted to CVPR 2026

GaussianGrow: Geometry-aware Gaussian Growing from 3D Point Clouds with Text Guidance

GaussianGrow：基于3D点云与文本引导的几何感知Gaussian生成

Weiqi Zhang, Junsheng Zhou, Haotian Geng, Kanle Shi, Shenkun Xu, Yi Fang, Yu-Shen Liu

机构 * School of Software, Tsinghua University（清华大学软件学院） ； Kuaishou Technology（快手科技） ； CAIR and CIDSAI, NYU Abu Dhabi（纽约大学阿布扎比分校CAIR和CIDSAI） 纠错

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

AI总结 本文提出GaussianGrow，通过学习从3D点云中生长Gaussian，结合多视角扩散模型和文本引导，提升生成几何精度与质量。

Comments Accepted by CVPR 2026. Project page: https://weiqi-zhang.github.io/GaussianGrow

Indoor Asset Detection in Large Scale 360° Drone-Captured Imagery via 3D Gaussian Splatting

通过3D高斯散射实现大规模360°无人机拍摄影像中的室内资产检测

Monica Tang, Avideh Zakhor

机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于3D高斯散射的室内资产检测方法，通过结合掩码语义和空间信息，提升多视角掩码关联和检测精度，实验显示在两个大型室内场景中，F1分数提升65%，mAP提升11%。

Comments Accepted to CVPR 2026 3DMV Workshop

3D Gaussian Splatting for Annular Dark Field Scanning Transmission Electron Microscopy Tomography Reconstruction

用于环形暗场扫描透射电子显微镜断层成像重建的3D高斯散射

Beiyuan Zhang, Hesong Li, Ruiwen Shao, Ying Fu

机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出DenZa-Gaussian方法，通过建模局部散射强度、引入稳定系数γ和傅里叶幅值损失函数，提升稀疏视图下的3D断层重建精度和稳定性。

M2StyleGS: Multi-Modality 3D Style Transfer with Gaussian Splatting

M2StyleGS：多模态3D风格迁移与高斯点散技术

Xingyu Miao, Xueqi Qiu, Haoran Duan, Yawen Huang, Xian Wu, Jingjing Deng, Yang Long

机构 * Durham University（杜伦大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Tencent Jarvis Lab（腾讯Jarvis实验室） ； Bristol University（布里斯托大学） 纠错

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

AI总结 M2StyleGS通过高斯点散技术与CLIP多模态知识融合，实现基于文本和图像的实时3D风格迁移，提升视觉质量和一致性表现。

Can Protective Watermarking Safeguard the Copyright of 3D Gaussian Splatting?

水印能否保护3D高斯散射的版权？

Wenkai Huang, Yijia Guo, Gaolei Li, Lei Ma, Hang Zhang, Liwen Hu, Jiazheng Wang, Jianhua Li, Tiejun Huang

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

AI总结 本文首次系统研究并验证了3D高斯散射水印框架的潜在漏洞，提出GSPure框架有效去除水印并保持场景完整性，实验表明其在水印净化性能上优于现有方法。

Comments Accepted by AAAI 2026

ColorGradedGaussians: Palette-Based Color Grading for 3D Gaussian Splatting via View-Space Sparse Decomposition

ColorGradedGaussians：基于调色板的3D高斯溅射颜色分级 via 视空间稀疏分解

Cheng-Kang Ted Chao, Yotam Gingold

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

AI总结 本文提出基于调色板的3D高斯溅射颜色分级方法，通过视空间稀疏分解实现实时交互式颜色编辑，解决传统方法中颜色分解稀疏性不足导致的编辑质量下降问题。

Comments 9 pages, 2 figure pages

Diff3R: Feed-forward 3D Gaussian Splatting with Uncertainty-aware Differentiable Optimization

Diff3R: 前馈3D高斯点云与不确定性感知的可微优化

Yueh-Cheng Liu, Jozef Hladký, Matthias Nießner, Angela Dai

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Computing Systems Lab, Huawei Technologies, Switzerland（华为技术瑞士计算系统实验室） 纠错

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

AI总结 Diff3R结合前馈预测与测试时优化，通过可微优化层提升3DGS性能，降低计算成本，增强鲁棒性。

Comments Project page: https://liu115.github.io/diff3r, Video: https://www.youtube.com/watch?v=IxzNSAdUY70

LG-HCC: Local Geometry-Aware Hierarchical Context Compression for 3D Gaussian Splatting

LG-HCC：局部几何感知的层次上下文压缩用于3D高斯点扩散

Xuan Deng, Xiandong Meng, Hengyu Man, Qiang Zhu, Tiange Zhang, Debin Zhao, Xiaopeng Fan

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Harbin Institute of Technology Suzhou Research Institute（哈尔滨工业大学苏州研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出LG-HCC框架，通过引入局部几何感知的锚点修剪和分层熵编码，提升3D高斯点扩散的存储效率与几何一致性。

Comments 10

Moving Light Adaptive Colonoscopy Reconstruction via Illumination-Attenuation-Aware 3D Gaussian Splatting

通过光照衰减感知的3D高斯点云进行动态光源适应性结肠镜重建

Hao Wang, Ying Zhou, Haoyu Zhao, Rui Wang, Qiang Hu, Xing Zhang, Qiang Li, Zhiwei Wang

机构 * Wuhan National Laboratory for Optoelectronics, Huazhong University of Science and Technology（武汉光电国家研究中心，华中科技大学） ； School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） ； Wuhan United Imaging Healthcare Surgical Technology Co., Ltd（武汉联影医疗手术技术有限公司） 纠错

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

AI总结 本文提出ColIAGS框架，通过引入光照衰减模型和改进的几何与外观建模，提升结肠镜中动态光源下的视图合成与几何重建精度。

Comments Accepted by ICME2026