3D 视觉

SGS-Intrinsic: Semantic-Invariant Gaussian Splatting for Sparse-View Indoor Inverse Rendering

SGS-Intrinsic: 语义不变的高斯点散布用于稀疏视角室内逆向渲染

Jiahao Niu, Rongjia Zheng, Wenju Xu, Wei-Shi Zheng, Qing Zhang

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Amazon（亚马逊） ； Key Laboratory of Machine Intelligence and Advanced Computing, Ministry of Education（教育部机器智能与先进计算重点实验室） 纠错

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

AI总结 SGS-Intrinsic通过构建语义和几何先验引导的密集高斯语义场，实现高精度几何重建和材料光照分离，提升稀疏视角下的逆向渲染质量。

Comments CVPR2026

LightHarmony3D: Harmonizing Illumination and Shadows for Object Insertion in 3D Gaussian Splatting

LightHarmony3D：在3D高斯散射场景中和谐光照与阴影以实现物体插入

Tianyu Huang, Zhenyang Ren, Zhenchen Wan, Jiyang Zheng, Wenjie Wang, 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） 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LightHarmony3D框架，通过生成模块预测HDR环境映射，实现光照一致的物体插入，提升3D高斯散射场景的光照和阴影真实性。

ObjectMorpher: 3D-Aware Image Editing via Deformable 3DGS Models

ObjectMorpher: 通过可变形3DGS模型实现3D感知的图像编辑

Yuhuan Xie, Aoxuan Pan, Yi-Hua Huang, Chirui Chang, Peng Dai, Xin Yu, Xiaojuan Qi

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 ObjectMorpher通过可变形3DGS模型实现3D感知图像编辑，提供精确的物体级控制，支持快速且保持身份的编辑，优于2D拖拽和3D感知基线。

Comments 11 pages, 8 figures

R-PGA: Robust Physical Adversarial Camouflage Generation via Relightable 3D Gaussian Splatting

R-PGA：通过可重照明的3D高斯点散布实现鲁棒的物理对抗伪装生成

Tianrui Lou, Siyuan Liang, Jiawei Liang, Yuze Gao, Xiaochun Cao

机构 * School of Cyber Science and Technology, Shenzhen Campus, Sun Yat-sen University（中山大学深圳校区网络空间安全学院） ； School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院） ； School of Intelligent Systems Engineering, Shenzhen Campus, Sun Yat-sen University（中山大学深圳校区智能工程学院） 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R-PGA框架，通过可重照明的3D高斯点散布技术，解决自动驾驶系统中对抗性伪装生成的鲁棒性问题，提升复杂动态场景下的泛化能力。

Comments Under review

EOGS++: Earth Observation Gaussian Splatting with Internal Camera Refinement and Direct Panchromatic Rendering

EOGS++：带有内部相机细化和直接全色渲染的地球观测高斯散射

Pierrick Bournez, Luca Savant Aira, Thibaud Ehret, Gabriele Facciolo

机构 * Universite Paris-Saclay, CNRS, ENS Paris-Saclay, Centre Borelli（巴黎萨克雷大学，法国国家科学研究中心，巴黎萨克雷高等师范学校，博雷利中心） ； Politecnico di Torino（都灵理工大学） ； AMIAD, Pôle Recherche（AMIAD，研究部） ； Institut Universitaire de France（法兰西大学研究院） 纠错

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

AI总结 EOGS++在卫星影像中直接操作高分辨率全色数据，通过内部相机细化和优化流程提升重建质量和几何精度，实验表明其在重建质量和效率上优于原有方法和其他NeRF方法。

Comments 8 pages, ISPRS

Stochastic Ray Tracing for the Reconstruction of 3D Gaussian Splatting

随机光线追踪用于3D高斯点云重建

Peiyu Xu, Xin Sun, Krishna Mullia, Raymond Fei, Iliyan Georgiev, Shuang Zhao

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Adobe Research（Adobe 研究院） ； Canva Research（Canva 研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种无排序的随机光线追踪方法，用于重建和渲染标准及可照明的3D高斯点云场景，提升了重建质量和速度。

Comments Project Page: https://xupaya.github.io/stoch3DGS/

Cross-Instance Gaussian Splatting Registration via Geometry-Aware Feature-Guided Alignment

跨实例高斯点云对齐 via 几何感知特征引导对齐

Roy Amoyal, Oren Freifeld, Chaim Baskin

机构 * Ben-Gurion University of the Negev（内盖夫本-古里安大学） 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GSA方法，通过相似变换对齐不同类别的3DGS模型，无需真实尺度输入，通过迭代特征引导绝对对齐和多视图特征一致性优化，实现跨实例对齐。

Comments Accepted to CVPR 2026

3D Gaussian Splatting with Self-Constrained Priors for High Fidelity Surface Reconstruction

具有自约束先验的3D高斯点云用于高保真的表面重建

Takeshi Noda, Yu-Shen Liu, Zhizhong Han

机构 * School of Software, Tsinghua University（清华大学软件学院） ； Department of Computer Science, Wayne State University（韦恩州立大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文提出自约束先验以约束3D高斯学习，提升深度渲染精度，通过融合当前3D高斯生成的深度图得到TSDF网格，生成带状约束以优化高斯分布，同时定期更新以提高准确性。

Comments Accepted by CVPR 2026. Project page: https://takeshie.github.io/GSPrior

Learning Explicit Continuous Motion Representation for Dynamic Gaussian Splatting from Monocular Videos

从单目视频学习显式连续运动表示以实现动态高斯点扩散

Xuankai Zhang, Junjin Xiao, Shangwei Huang, Wei-shi Zheng, Qing Zhang

机构 * School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学计算机科学与工程学院） ； Key Laboratory of Machine Intelligence and Advanced Computing, Ministry of Education（教育部机器智能与先进计算重点实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种从单目视频生成高质量动态高斯点扩散的方法，通过SE(3) B样条运动基函数显式建模动态高斯的连续位置和姿态变形，并采用自适应控制机制提升计算效率和复杂运动建模能力。

Comments Accepted to CVPR 2026

Instrument-Splatting++: Towards Controllable Surgical Instrument Digital Twin Using Gaussian Splatting

Instrument-Splatting++: 向可控手术工具数字双胞胎迈进的高斯点云技术

Shuojue Yang, Zijian Wu, Chengjiaao Liao, Qian Li, Daiyun Shen, Chang Han Low, Septimiu E. Salcudean, Yueming Jin

机构 * Department of Biomedical Engineering, National University of Singapore (NUS)（生物医学工程系，新加坡国立大学） ； Department of Electrical and Computer Engineering, The University of British Columbia（电气与计算机工程系，不列颠哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Instrument-Splatting++框架，通过高斯点云技术实现高保真可控的手术工具数字双胞胎，利用CAD先验知识和语义感知姿态估计提升重建精度和纹理学习效果。

Comments 10 pages, 9 figures

GaussianPile: A Unified Sparse Gaussian Splatting Framework for Slice-based Volumetric Reconstruction

GaussianPile：一种统一的稀疏高斯散射框架用于基于切片的体积分离重建

Di Kong, Yikai Wang, Wenjie Guo, Yifan Bu, Boya Zhang, Yuexin Duan, Xiawei Yue, Wenbiao Du, Yiman Zhong, Yuwen Chen, Cheng Ma

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Beijing Normal University（北京师范大学） ； Nankai University（南开大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Beihang University（北航） 纠错

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

AI总结 本文提出GaussianPile框架，结合3D高斯散射与成像系统感知的聚焦模型，通过切片感知堆叠策略、可微投影算子和紧凑编码优化流程，实现高效体积分离重建，提升压缩效率与诊断精度。

Comments Accepted by IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2026 (CVPR 2026)

TRGS-SLAM: IMU-Aided Gaussian Splatting SLAM for Blurry, Rolling Shutter, and Noisy Thermal Images

TRGS-SLAM：基于IMU的高斯点云SLAM用于模糊、滚动快门和噪声热图像

Spencer Carmichael, Katherine A. Skinner

机构 * University of Michigan（密歇根大学） 纠错

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

AI总结 本文提出TRGS-SLAM，一种基于3DGS的热惯性SLAM系统，能处理热图像中的模糊、滚动快门和噪声问题，通过改进的3DGS渲染方法和创新技术实现高精度跟踪。

Comments Project page: https://umautobots.github.io/trgs_slam

Efficient Label Refinement for Face Parsing Under Extreme Poses Using 3D Gaussian Splatting

使用3D高斯溅射实现极端姿态下的人脸解析高效标签细化

Ankit Gahlawat, Anirban Mukherjee, Dinesh Babu Jayagopi

机构 * International Institute of Information Technology, Bangalore (IIIT-B)（国际信息技术研究所，班加罗尔（IIIT-B）） 纠错

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

AI总结 本文提出利用3D高斯溅射生成准确分割掩码，通过联合拟合两个模型提升多视角一致性，从而提高极端姿态下的人脸解析精度。

Comments Accepted to VCIP 2025 (International Conference on Visual Communications and Image Processing 2025)

Journal ref Proc. VCIP 2025

FeatureSLAM: Feature-enriched 3D gaussian splatting SLAM in real time

FeatureSLAM: 实时特征增强的3D高斯点云SLAM

Christopher Thirgood, Oscar Mendez, Erin Ling, Jon Storey, Simon Hadfield

机构 * CVSSP, Computer Science and Electronic Engineering, University of Surrey（Surrey大学计算机科学与电子工程系） ； Surrey Institute for People-Centered Artificial Intelligence, University of Surrey（Surrey大学人中心人工智能研究所） ； Industrial 3D Robotics（Industrial 3D Robotics公司） 纠错

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

AI总结 本文提出一种实时SLAM系统，结合高效相机跟踪与逼真特征映射，利用3D高斯点云技术。核心贡献是将密集特征栅格化整合到新视角合成中，提升语义准确性，优于传统RGB-D输入，增强跟踪与映射精度。

Reconstruction Matters: Learning Geometry-Aligned BEV Representation through 3D Gaussian Splatting

重建至关重要：通过3D高斯点云学习几何对齐的鸟瞰图表示

Yiren Lu, Xin Ye, Burhaneddin Yaman, Jingru Luo, Zhexiao Xiong, Liu Ren, Yu Yin

机构 * Bosch Research North America \& Bosch Center for Artificial Intelligence (BCAI) Case Western Reserve University Washington University in St. Louis 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Splat2BEV框架，通过3D高斯点云生成几何对齐的鸟瞰图特征，提升自动驾驶中的感知性能。

Comments Project page at https://vulab-ai.github.io/Splat2BEV/

GHOST: Fast Category-agnostic Hand-Object Interaction Reconstruction from RGB Videos using Gaussian Splatting

GHOST：基于RGB视频的快速无类别手-物体交互重建方法（使用高斯散射）

Ahmed Tawfik Aboukhadra, Marcel Rogge, Nadia Robertini, Abdalla Arafa, Jameel Malik, Ahmed Elhayek, Didier Stricker

机构 * RPTU（鲁尔大学图灵学院） ； DFKI-AV Kaiserslautern（德累斯顿-费尔德基辛人工智能研究所） ； UPM Saudi Arabia（西班牙国际大学沙特分校） ； NUST-SEECS Pakistan（奈瓦扎巴德大学信息与电子科学学院） 纠错

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

AI总结 GHOST通过高斯散射技术实现快速且无类别的手-物体交互重建，解决了现有方法在物理一致性上的不足，实验表明其在3D重建和2D渲染质量上达到领先水平。

Rethinking Pose Refinement in 3D Gaussian Splatting under Pose Prior and Geometric Uncertainty

重新思考在姿态先验和几何不确定性下的3D高斯点散布姿态细化

Mangyu Kong, Jaewon Lee, Seongwon Lee, Euntai Kim

机构 * Yonsei University（延世大学） ； Kookmin University（韩国庆熙大学） ； Korea Institution of Science and Technology（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 本文针对3DGS姿态细化的鲁棒性问题，提出结合蒙特卡洛姿态采样与Fisher信息PnP优化的重定位框架，提升定位精度和稳定性。

Comments 17 pages, 11 figures, CVPR 2026

ABC-GS: Alignment-Based Controllable Style Transfer for 3D Gaussian Splatting

ABC-GS：基于对齐的可控风格迁移用于3D高斯散射

Wenjie Liu, Zhongliang Liu, Xiaoyan Yang, Man Sha, Yang Li

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

AI总结 本文提出ABC-GS框架，通过分割掩膜实现场景内容与风格特征的精准对齐，结合基于特征对齐的风格迁移损失函数，提升3D场景风格迁移的全局风格一致性与可控性。

Comments ICME 2025 Oral

Spectral Defense Against Resource-Targeting Attack in 3D Gaussian Splatting

频谱防御对抗资源攻击在3D高斯点云中

Yang Chen, Yi Yu, Jiaming He, Yueqi Duan, Zheng Zhu, Yap-Peng Tan

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； UESTC ； Tsinghua University（清华大学） ； GigaAI ； VinUniversity（文大学） 纠错

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

AI总结 本文提出频谱防御方法，通过3D频率滤波和2D频谱正则化，有效抑制资源攻击导致的高斯点云过度增长，提升3DGS的鲁棒性、精度和安全性。

TreeDGS: Aerial Gaussian Splatting for Distant DBH Measurement

TreeDGS：用于远距离树冠直径胸高测量的空天地高斯点云法

Belal Shaheen, Minh-Hieu Nguyen, Bach-Thuan Bui, Shubham, Tim Wu, Michael Fairley, Matthew David Zane, Michael Wu, James Tompkin

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

AI总结 TreeDGS利用3D高斯点云法实现远距离树冠直径胸高测量，通过高斯优化和点云提取，结合多视角透明度可靠性评分，实现高精度DBH估计，优于LiDAR基准。

Mobile-GS: Real-time Gaussian Splatting for Mobile Devices

Mobile-GS: 为移动设备实现实时高斯点云分裂

Xiaobiao Du, Yida Wang, Kun Zhan, Xin Yu

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

AI总结 Mobile-GS通过深度感知无序渲染和神经视图依赖增强策略，实现在移动设备上的高效实时高斯点云分裂，同时减少计算和存储需求，保持高质量渲染。

Comments Project Page: https://xiaobiaodu.github.io/mobile-gs-project/

PolGS++: Physically-Guided Polarimetric Gaussian Splatting for Fast Reflective Surface Reconstruction

PolGS++: 基于物理的极化高斯点散布用于快速反射表面重建

Yufei Han, Chu Zhou, Youwei Lyu, Qi Chen, Si Li, Boxin Shi, Yunpeng Jia, Heng Guo, Zhanyu Ma

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

AI总结 PolGS++通过整合极化BRDF模型和深度引导的可见性遮罩机制，实现高效且准确的反射表面重建。

Comments arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2509.19726

REALM: An MLLM-Agent Framework for Open World 3D Reasoning Segmentation and Editing on Gaussian Splatting

REALM：一种用于高斯点划法上开放世界3D推理分割和编辑的MLLM-代理框架

Changyue Shi, Minghao Chen, Yiping Mao, Chuxiao Yang, Xinyuan Hu, Jiajun Ding, Zhou Yu

机构 * Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 REALM通过MLLM-代理框架实现开放世界3D推理分割和编辑，支持多种3D交互任务。

Comments CVPR 2026 Accepted

ReCoSplat: Autoregressive Feed-Forward Gaussian Splatting Using Render-and-Compare

ReCoSplat: 基于渲染与比较的自回归前馈高斯点云生成

Freeman Cheng, Botao Ye, Xueting Li, Junqi You, Fangneng Zhan, Ming-Hsuan Yang

机构 * University of California Merced（加州大学默塞德分校） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； NVIDIA ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 ReCoSplat通过引入渲染与比较模块，解决高斯点云生成中姿态误差问题，实现高效稳定的视角合成。

GSStream: 3D Gaussian Splatting based Volumetric Scene Streaming System

GSStream: 基于3D高斯点云的体积分流系统

Zhiye Tang, Qiudan Zhang, Lei Zhang, Junhui Hou, You Yang, Xu Wang

机构 * College of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University（深圳大学计算机科学与软件工程学院） ； Department of Computer Science, City University of Hong Kong（香港城市大学计算机科学系） ； School of Electronic Information and Communications, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学电子信息与通信学院） 纠错

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

AI总结 GSStream通过协作视口预测和深度强化学习比特率适应，实现高效的3D高斯点云体积分流交付。

ProGS: Towards Progressive Coding for 3D Gaussian Splatting

ProGS：迈向3D高斯散射的渐进编码

Zhiye Tang, Lingzhuo Liu, Shengjie Jiao, Qiudan Zhang, Junhui Hou, You Yang, Xu Wang

机构 * College of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University（深圳大学计算机科学与软件工程学院） ； Department of Computer Science, City University of Hong Kong（香港城市大学计算机科学系） ； School of Electronic Information and Communications, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学电子信息与通信学院） 纠错

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

AI总结 ProGS通过八叉树结构实现3D高斯散射的高效渐进编码，显著提升压缩效率和视觉保真度。

DenoiseSplat: Feed-Forward Gaussian Splatting for Noisy 3D Scene Reconstruction

DenoiseSplat: 用于噪声3D场景重建的前馈高斯点散布

Fuzhen Jiang, Zhuoran Li, Yinlin Zhang

机构 * Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） 纠错

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

AI总结 DenoiseSplat通过前馈高斯点散布方法，在噪声多视图图像中实现更准确的3D场景重建，优于现有方法。

CoRe-GS: Coarse-to-Refined Gaussian Splatting with Semantic Object Focus

CoRe-GS：基于语义对象聚焦的粗到细 Gaussian Splatting

Hannah Schieber, Dominik Frischmann, Victor Schaack, Simon Boche, Angela Schoellig, Stefan Leutenegger, Daniel Roth

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

AI总结 CoRe-GS通过任务驱动的语义对象聚焦优化，实现高效且高质量的3D场景重建，适用于机器人应用。

MUGSQA: Novel Multi-Uncertainty-Based Gaussian Splatting Quality Assessment Method, Dataset, and Benchmarks

MUGSQA：一种基于多不确定性因素的高斯点散布质量评估方法、数据集与基准测试

Tianang Chen, Jian Jin, Shilv Cai, Zhuangzi Li, Weisi Lin

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 MUGSQA提出了一种基于多不确定性的高斯点散布质量评估方法，构建了新的数据集和基准，用于评估不同重建方法的鲁棒性和现有质量评估指标的性能。

Comments ICASSP 2026

MoE-GS: Mixture of Experts for Dynamic Gaussian Splatting

MoE-GS：动态高斯散射的专家混合

In-Hwan Jin, Hyeongju Mun, Joonsoo Kim, Kugjin Yun, Kyeongbo Kong

机构 * Pusan National University（釜山国立大学） ； Electronics and Telecommunications Research Institute（电子电信研究所） 纠错

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

AI总结 MoE-GS通过专家混合技术提升动态高斯散射的渲染质量与效率，实现更一致的时空一致性结果。

Comments Accepted by ICLR 2026