3D 视觉

Rasterizing Wireless Radiance Field via Deformable 2D Gaussian Splatting

通过可变形2D高斯散射法实现无线辐射场的栅格化

Mufan Liu, Cixiao Zhang, Qi Yang, Yujie Cao, Yiling Xu, Yin Xu, Shu Sun, Mingzeng Dai, Yunfeng Guan

机构 * School of Information Science and Electronic Engineering, Shanghai Jiao Tong University（信息科学与电子工程学院，上海交通大学） ； University of Missouri-Kansas City（密苏里大学-凯斯城分校） ； Lenovo Group, Lenovo Research（联想集团，联想研究院） 纠错

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

AI总结 SwiftWRF通过可变形2D高斯散射法高效重建无线辐射场，实现高速光谱合成与高精度信号预测

Deblur4DGS: 4D Gaussian Splatting from Blurry Monocular Video

Deblur4DGS：从模糊单目视频中进行4D高斯散射

Renlong Wu, Zhilu Zhang, Mingyang Chen, Zifei Yan, Wangmeng Zuo

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

AI总结 Deblur4DGS通过引入曝光正则化和多分辨率一致性正则化，从模糊单目视频中高质量重建4D模型，提升视频去模糊、帧插值和稳定效果。

Comments 16 pages

CSGaussian: Progressive Rate-Distortion Compression and Segmentation for 3D Gaussian Splatting

CSGaussian：渐进率失真压缩与分割用于3D高斯溅射

Yu-Jen Tseng, Chia-Hao Kao, Jing-Zhong Chen, Alessandro Gnutti, Shao-Yuan Lo, Yen-Yu Lin, Wen-Hsiao Peng

机构 * National Yang Ming Chiao Tung University ； University of Brescia ； National Taiwan University 纠错

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

AI总结 CSGaussian提出一种统一框架，通过整合语义学习实现3D高斯溅射的率失真优化压缩与分割，提升场景编辑与操作能力。

Comments Accepted at WACV 2026

TIDI-GS: Floater Suppression in 3D Gaussian Splatting for Enhanced Indoor Scene Fidelity

TIDI-GS：在3D高斯散射中消除浮游物以提升室内场景保真度

Sooyeun Yang, Cheyul Im, Jee Won Lee, Jongseong Brad Choi

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

AI总结 TIDI-GS通过消除3D高斯散射中的浮游物提升室内场景保真度，采用轻量级插件方式改进几何结构和视觉质量。

ProFuse: Efficient Cross-View Context Fusion for Open-Vocabulary 3D Gaussian Splatting

ProFuse: 高效的跨视角上下文融合用于开放词汇3D高斯点云渲染

Yen-Jen Chiou, Wei-Tse Cheng, Yuan-Fu Yang

机构 * National Yang Ming Chiao Tung University（国家阳明交通大学） 纠错

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

AI总结 ProFuse通过高效的跨视角上下文融合方法，实现开放词汇3D高斯点云渲染的快速语义附着。

Comments 10 pages, 5 figures

3DGS-Drag: Dragging Gaussians for Intuitive Point-Based 3D Editing

3DGS-Drag：基于高斯分布的直观点基3D编辑

Jiahua Dong, Yu-Xiong Wang

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 3DGS-Drag通过结合变形引导和扩散引导，实现高效直观的点基3D场景拖动编辑，提升几何内容编辑的性能与效率。

Temporal Smoothness-Aware Rate-Distortion Optimized 4D Gaussian Splatting

时间平滑性感知的率失真优化4D高斯点溅射

Hyeongmin Lee, Kyungjune Baek

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

AI总结 本文提出了一种针对4DGS的端到端率失真优化压缩框架，通过小波变换提升存储效率，实现高达91倍的压缩率并保持高质量渲染。

Comments 24 pages, 10 figures, NeurIPS 2025

Unifying Appearance Codes and Bilateral Grids for Driving Scene Gaussian Splatting

统一外观代码与双侧网格用于驾驶场景高斯点漂浮

Nan Wang, Yuantao Chen, Lixing Xiao, Weiqing Xiao, Bohan Li, Zhaoxi Chen, Chongjie Ye, Shaocong Xu, Saining Zhang, Ziyang Yan, Pierre Merriaux, Lei Lei, Tianfan Xue, Hao Zhao

机构 * BAAI（北京人工智能研究院） ； AIR, THU（清华大学人工智能研究院） ； SJTU（上海交通大学） ； EIT(Ningbo)（宁波工程学院） ； CUHK（香港大学） ； LeddarTech 纠错

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

AI总结 本文提出了一种多尺度双侧网格方法，统一了外观代码与双侧网格，提升了自动驾驶场景中的几何重建精度。

Comments Accepted to NeurIPS 2025 ; Project page: https://bigcileng.github.io/bilateral-driving ; Code: https://github.com/BigCiLeng/bilateral-driving

CaricatureGS: Exaggerating 3D Gaussian Splatting Faces With Gaussian Curvature

CaricatureGS: 通过高斯曲率夸大3D高斯点云人脸

Eldad Matmon, Amit Bracha, Noam Rotstein, Ron Kimmel

机构 * Technion – Israel Institute of Technology（技术学院–以色列理工学院） 纠错

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

AI总结 CaricatureGS通过高斯曲率夸大技术，结合3D高斯点云和局部仿射变换，实现可控且逼真的卡通化虚拟形象生成。

A High-Fidelity Digital Twin for Robotic Manipulation Based on 3D Gaussian Splatting

基于3D高斯点云的高保真机器人操作数字孪生

Ziyang Sun, Lingfan Bao, Tianhu Peng, Jingcheng Sun, Chengxu Zhou

机构 * Department of Computer Science, University College London（计算机科学系，伦敦大学学院） 纠错

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

AI总结 本文提出基于3D高斯点云的高保真数字孪生框架，通过语义融合和高效几何转换方法，实现快速、可靠的机器人操作

Comments Under review of Journal of Robot Learning

DenseSplat: Densifying Gaussian Splatting SLAM with Neural Radiance Prior

DenseSplat: 基于神经辐射先验的高密度高斯喷射SLAM

Mingrui Li, Shuhong Liu, Tianchen Deng, Hongyu Wang

机构 * Department of Computer Science, Dalian University of Technology（大连理工大学计算机科学系） ； Department of Mechano-informatics, Information Science and Technology, The University of Tokyo（东京大学机械信息学系、信息科学与技术系） ； Institute of Medical Robotics and Department of Automation, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学医学机器人研究所、自动化系） ； Key Laboratory of System Control and Information Processing, Ministry of Education（教育部系统控制与信息处理重点实验室） 纠错

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

AI总结 DenseSplat结合NeRF和3DGS优势，通过稀疏关键帧和神经辐射先验实现高密度SLAM，提升地图完整性和跟踪精度。

Comments IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics

Animated 3DGS Avatars in Diverse Scenes with Consistent Lighting and Shadows

在多样化场景中实现一致光照和阴影的动画3DGS虚拟角色

Aymen Mir, Riza Alp Guler, Jian Wang, Gerard Pons-Moll, Bing Zhou

机构 * Tübingen AI Center, University of Tübingen（图宾根人工智能中心，图宾根大学） ； Snap Inc.（Snap公司） 纠错

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

AI总结 本文提出DGSM和SH重照明方法，实现动画3DGS虚拟角色在多样化场景中的一致光照和阴影效果。

Comments Our project page is available at https://miraymen.github.io/dgsm

Clean-GS: Semantic Mask-Guided Pruning for 3D Gaussian Splatting

Clean-GS: 语义掩码引导的3D高斯溅射降维

Subhankar Mishra

机构 * School of Computer Sciences（计算机科学学院） ； National Institute of Science Education and Research（国家科学教育与研究研究所） 纠错

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

AI总结 Clean-GS通过语义掩码引导的降维方法，有效去除3D高斯溅射中的冗余高斯，实现模型压缩与质量保持，适用于网络和AR/VR部署。

D-FCGS: Feedforward Compression of Dynamic Gaussian Splatting for Free-Viewpoint Videos

D-FCGS：动态高斯点云的前馈压缩用于自由视角视频

Wenkang Zhang, Yan Zhao, Qiang Wang, Zhixin Xu, Li Song, Zhengxue Cheng

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

AI总结 D-FCGS提出了一种动态高斯点云的前馈压缩方法，通过标准化帧组结构、双先验熵模型和控制点引导机制，实现高效压缩与高质量视图一致性。

Comments code:https://github.com/Mr-Zwkid/D-FCGS

CoMoGaussian: Continuous Motion-Aware Gaussian Splatting from Motion-Blurred Images

CoMoGaussian: 从运动模糊图像中连续的运动感知高斯点云生成

Jungho Lee, Donghyeong Kim, Dogyoon Lee, Suhwan Cho, Minhyeok Lee, Wonjoon Lee, Taeoh Kim, Dongyoon Wee, Sangyoun Lee

机构 * Yonsei University（延世大学） ； NAVER Cloud（NAVER云） 纠错

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

AI总结 CoMoGaussian通过连续运动感知的高斯点云生成方法，实现从运动模糊图像中精确重建3D场景，提升实时渲染效率与重建精度。

Comments Revised Version of CRiM-GS, Project Page: https://Jho-Yonsei.github.io/CoMoGaussian

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), 2025, pp. 26415-26424

GSRender: Deduplicated Occupancy Prediction via Weakly Supervised 3D Gaussian Splatting

GSRender: 通过弱监督的3D高斯点划法实现去重的占用预测

Qianpu Sun, Changyong Shu, Sifan Zhou, Runxi Cheng, Yongxian Wei, Zichen Yu, Dawei Yang, Sirui Han, Yuan Chun

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Houmo AI ； Dalian University of Technology（大连理工大学） ； 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 ：Gaussian Splatting(title,abstract)；NeRF(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 GSRender通过弱监督3D高斯点划法和射线补偿模块，有效减少占用预测中的重复问题，提升户外自动驾驶的感知性能。

No Pose at All: Self-Supervised Pose-Free 3D Gaussian Splatting from Sparse Views

无姿态：从稀疏视图实现自监督的无姿态3D高斯点云渲染

Ranran Huang, Krystian Mikolajczyk

机构 * Imperial College London（伦敦帝国学院） 纠错

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

AI总结 SPFSplat通过自监督方法实现无姿态的3D高斯点云渲染，无需真实姿态信息即可在稀疏视图下实现高质量的视点合成和姿态估计。

Comments Project Page: https://ranrhuang.github.io/spfsplat/

PoreTrack3D: A Benchmark for Dynamic 3D Gaussian Splatting in Pore-Scale Facial Trajectory Tracking

PoreTrack3D: 一个动态3D高斯散射在孔尺度非刚性3D面部轨迹跟踪中的基准

Dong Li, Jiahao Xiong, Yingda Huang, Le Chang

机构 * School of Automation, Guangdong University of Technology（广东工业大学自动化学院） 纠错

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

AI总结 PoreTrack3D是首个用于孔尺度非刚性3D面部轨迹跟踪的动态3D高斯散射基准，通过分析细微皮肤运动推进细粒度面部表情研究。

DEGS: Deformable Event-based 3D Gaussian Splatting from RGB and Event Stream

DEGS: 从RGB和事件流中基于可变形的3D高斯点云重建

Junhao He, Jiaxu Wang, Jia Li, Mingyuan Sun, Qiang Zhang, Jiahang Cao, Ziyi Zhang, Yi Gu, Jingkai Sun, Renjing Xu

机构 * Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； University of Hong Kong（香港大学） ； Northeastern University（东北大学） 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DEGS框架，结合RGB和事件流优化动态3DGS，通过事件运动先验指导变形场优化，提升重建性能。

Comments Accepted by IEEE TVCG

Journal ref 2025 IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics

RGS-DR: Deferred Reflections and Residual Shading in 2D Gaussian Splatting

RGS-DR: 2D高斯点划中延迟反射与残差阴影

Georgios Kouros, Minye Wu, Tinne Tuytelaars

机构 * Department of Electrical Engineering (ESAT), KU Leuven, Belgium（电气工程系（ESAT），卢森堡大学） 纠错

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

AI总结 RGS-DR通过延迟反射和残差阴影技术提升2D高斯点划在逆渲染中的镜面细节表现，改进材料可编辑性和重建质量。

AdLift: Lifting Adversarial Perturbations to Safeguard 3D Gaussian Splatting Assets Against Instruction-Driven Editing

AdLift: 将对抗扰动提升以保护3D高斯点云资产免受指令驱动编辑的影响

Ziming Hong, Tianyu Huang, Runnan Chen, Shanshan Ye, Mingming Gong, Bo Han, Tongliang Liu

机构 * Sydney AI Centre, The University of Sydney（悉尼人工智能中心，悉尼大学） ； University of Technology Sydney（技术大学悉尼） ； University of Melbourne（墨尔本大学） ； Hong Kong Baptist University（香港 Baptist 大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（Mohamed bin Zayed 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 AdLift通过提升2D对抗扰动至3D高斯表示，有效保护3DGS资产免受指令驱动编辑攻击。

Comments 40 pages, 34 figures, 18 tables

TriaGS: Differentiable Triangulation-Guided Geometric Consistency for 3D Gaussian Splatting

TriaGS: 可微三角化引导的几何一致性用于3D高斯点扩散

Quan Tran, Tuan Dang

机构 * VinUniversity Ha Noi, Vietnam（越南河内Vin大学） ； University of Arkansas Fayetteville（阿肯色大学弗拉特维尔分校） 纠错

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

AI总结 TriaGS通过约束多视角三角化提升3D高斯点扩散的几何一致性，实现高保真表面重建。

Comments 10 pages

Journal ref WACV 2026

DexFruit: Dexterous Manipulation and Gaussian Splatting Inspection of Fruit

DexFruit：灵巧操作与高分辨率3D高斯点云损伤检测

Aiden Swann, Alex Qiu, Matthew Strong, Angelina Zhang, Samuel Morstein, Kai Rayle, Monroe Kennedy

机构 * Department of Mechanical Engineering（机械工程系） ； Department of Computer Science（计算机科学系） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 DexFruit通过光学触觉传感实现对水果的自主操作，减少损伤并提升抓取成功率，引入FruitSplat技术量化3D高斯点云中的视觉损伤。

Comments 8 pages, 5 figures

RobustSplat++: Decoupling Densification, Dynamics, and Illumination for In-the-Wild 3DGS

RobustSplat++: 解耦密度化、动态和光照以应对真实场景中的3DGS

Chuanyu Fu, Guanying Chen, Yuqi Zhang, Kunbin Yao, Yuan Xiong, Chuan Huang, Shuguang Cui, Yasuyuki Matsushita, Xiaochun Cao

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

AI总结 RobustSplat++通过解耦密度化、动态和光照，有效处理真实场景中的瞬时物体和光照变化，提升3DGS的鲁棒性和准确性。

Comments arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2506.02751

Physics-Informed Deformable Gaussian Splatting: Towards Unified Constitutive Laws for Time-Evolving Material Field

物理引导的可变形高斯点云：面向时间演化的材料场统一本构定律

Haoqin Hong, Ding Fan, Fubin Dou, Zhi-Li Zhou, Haoran Sun, Congcong Zhu, Jingrun Chen

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

AI总结 本文提出物理引导的可变形高斯点云方法，通过引入时间变化的本构参数和物理约束，提升动态场景的物理一致性和重建质量。

Comments Accepted by AAAI-26

SeeLe: A Unified Acceleration Framework for Real-Time Gaussian Splatting

SeeLe：面向实时高斯点云的统一加速框架

Xiaotong Huang, He Zhu, Zihan Liu, Weikai Lin, Xiaohong Liu, Zhezhi He, Jingwen Leng, Minyi Guo, Yu Feng

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

AI总结 SeeLe通过混合预处理和贡献感知光栅化技术，为资源受限的移动设备提供高效的3DGS加速框架，实现2.6倍的加速和32.3%的模型减小，同时保持高质量的渲染效果。

UVGS: Reimagining Unstructured 3D Gaussian Splatting using UV Mapping

UVGS: 重新构想使用UV映射的无结构3D高斯点撒技术

Aashish Rai, Dilin Wang, Mihir Jain, Nikolaos Sarafianos, Kefan Chen, Srinath Sridhar, Aayush Prakash

机构 * Brown University（布朗大学） ； Meta Reality Labs（Meta现实实验室） 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UVGS，通过UV映射将无结构3D高斯点撒转化为结构化2D表示，利用现有2D模型高效建模3D数据，并实现可扩展的生成应用。

Comments https://ivl.cs.brown.edu/uvgs

Journal ref CVPR 2025

Feed-Forward 3D Gaussian Splatting Compression with Long-Context Modeling

前馈3D高斯散射压缩与长上下文建模

Zhening Liu, Rui Song, Yushi Huang, Yingdong Hu, Xinjie Zhang, Jiawei Shao, Zehong Lin, Jun Zhang

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Institute of Artificial Intelligence (TeleAI)（人工智能研究所） ； China Telecom（中国电信） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种前馈3DGS压缩方法，通过大规模上下文结构和自回归熵模型实现长距离依赖建模，达到20倍压缩比和先进性能。

PolarGS: Polarimetric Cues for Ambiguity-Free Gaussian Splatting with Accurate Geometry Recovery

PolarGS: 极化线索用于无歧义的高斯点散射及准确的几何恢复

Bo Guo, Sijia Wen, Yifan Zhao, Jia Li, Zhiming Zheng

机构 * Institute of Artificial Intelligence, Beihang University（北航人工智能研究院） ； Beijing Advanced Innovation Center for Future Blockchain and Privacy Computing（北京未来区块链与隐私计算先进创新中心） ； State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems, School of Computer Science and Engineering, Beihang University（虚拟现实技术与系统国家重点实验室，北航计算机科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 PolarGS通过引入偏振作为光学先验，解决3DGS在光度学模糊区域的几何重建问题，提升重建精度。

Cross-Temporal 3D Gaussian Splatting for Sparse-View Guided Scene Update

跨时间3D高斯点云法用于稀疏视角引导的场景更新

Zeyuan An, Yanghang Xiao, Zhiying Leng, Frederick W. B. Li, Xiaohui Liang

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

AI总结 本文提出跨时间3D高斯点云法，通过稀疏图像和先验信息实现跨时间的3D场景重建与更新，提升重建质量和数据效率。

Comments AAAI2026 accepted