3D 视觉

Compression of 3D Gaussian Splatting Data Using GPU-friendly Graphics Texture Coding

使用 GPU 友好型图形纹理编码压缩 3D 高斯点云数据

Amir Said, Randall Rauwendaal

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

AI总结 研究 3D 高斯点云数据压缩，提出用专为 GPU 并行解码设计的纹理压缩方案压缩 SH 颜色系数，引入比特率控制策略，实验表明该方法能有效压缩数据且不影响渲染视觉质量。

WildSplat: Feedforward Gaussian Splatting from Unposed In-the-Wild Images

WildSplat：基于无位姿野外图像的前向高斯溅射方法

Xiyu Zhang, Jingyu Zhuang, Hongjia Zhai, Zizheng Yan, Jinwei Chen, Guofeng Zhang, Qingnan Fan

机构 * State Key Lab of CAD&CG, Zhejiang University（浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室） ； vivo BlueImage Lab（vivo蓝河图像实验室） 纠错

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

AI总结 针对前向3D重建在光照变化场景下性能不佳的问题，提出双分支解耦架构的WildSplat框架，实现单步前向的野外新视角合成与外观编辑SOTA性能。

Comments 22 pages, 9 figures; Accepted by ECCV 2026. Project page: https://zju3dv.github.io/wildsplat/

SharpSplat: Edge-Regularized 3D Gaussian Splatting for High Fidelity Urban Building Reconstruction from UAV images

SharpSplat：用于从无人机图像进行高保真城市建筑重建的边缘正则化3D高斯点云渲染

Porus Vaid, Shivam Chopra, Vaibhav Kumar

机构 * IISER Bhopal（印度比哈尔州理工学院） 纠错

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

AI总结 针对无人机图像重建高保真3D建筑模型时，现有3D高斯点云渲染技术在建筑立面上存在不足的问题，提出语义边缘正则化框架，利用SAM生成建筑掩码提取边缘，训练时对齐渲染图像梯度，提升边缘保真度。

Comments Accepted at IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS) - 2026

Signal Structure-Aware Gaussian Splatting for Large-Scale Scene Reconstruction

面向大规模场景重建的结构感知高斯泼溅

Weiyi Xue, Fan Lu, Chi Zhang, Tianhang Wang, Sanqing Qu, Zehan Zheng, Boyuan Zheng, Junqiao Zhao, Guang Chen

机构 * Tongji University（同济大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Westwell Technology Co., Ltd（上海西井科技股份有限公司） ； Beijing University of Technology（北京工业大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

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

AI总结 针对大规模场景中稀疏观测区域导致的高斯过度密集和冗余问题，提出SIG调度器，通过信号结构恢复视角同步图像监督与高斯频率，并引入球约束高斯控制优化，显著提升效率与渲染质量。

Consistent Scene Understanding in 3D Gaussian Splatting via Multi-Cue Mask Refinement

基于多线索掩码精炼的三维高斯泼溅中一致场景理解

Hyunjoon Park, Donghyeon Cho

机构 * Department of Computer Science, Hanyang University（汉阳大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 提出一种多线索掩码精炼框架，通过融合语义、几何和结构先验，实现跨视图一致的2D实例掩码，从而优化3D高斯泼溅特征场，提升3D实例分割和下游编辑任务的稳定性与一致性。

Comments Accepted at ICPR 2026

FastBridge: Closing the Model-Based Realization Gap in Safety Filters on 3D Gaussian Splatting for Fast Quadrotor Flight

FastBridge: 缩小基于模型的安全滤波器在3D高斯泼溅用于快速四旋翼飞行中的实现差距

Tscholl Dario, Nakka Yashwanth Kumar, Gunter Brian

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

AI总结 针对快速四旋翼飞行中安全滤波器的模型实现差距，提出一种基于全四旋翼动力学的非线性、执行器感知安全滤波器，利用碰撞锥指数障碍函数和备份CBF，在保持QP可行性的同时降低轨迹加加速度47%并提速2.25倍。

Comments preprint, 9 pages, 4 figures

CoIn: Comprehensive 2D-3D Inpainting with Gaussian Splatting Guidance

CoIn：基于高斯泼溅引导的全面2D-3D修复

Hana Kim, Minje Kim, Tae-Kyun Kim

机构 * LG Electronics（LG电子） ； KAIST（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 提出CoIn框架，通过多阶段一致性流水线桥接2D修复模型与3D高斯泼溅，支持任意形状掩码的物体移除与插入，实现双向信息流引导的3D场景修复。

Geometry-Aware Style Transfer in 3D Gaussian Splatting

3D高斯泼溅中的几何感知风格迁移

Min Hyeok Bang, Jun Hyeong Kim, Seung-Wook Kim, Se-Ho Lee

机构 * Department of Computer Science and Artificial Intelligence/Center for Advanced Image Information Technology, Jeonbuk National University（全北国立大学计算机科学与人工智能系/高级图像信息技术中心） ； Division of Electronic and Communication Engineering, Pukyong National University（釜庆国立大学电子与通信工程系） 纠错

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

AI总结 提出一种几何感知风格迁移框架，通过解耦优化交替更新颜色和几何参数，并利用几何感知对比特征匹配（GCFM）将风格图像的结构特征迁移到高斯基元，实现外观与几何结构的同步迁移。

Comments 14 pages, 7 figures, accepted at ECCV 2026

MeGAS: Thermomechanical Dynamic Gaussian Splatting for Thermophysical Scene Editing

MeGAS: 用于热物理场景编辑的热力学动态高斯泼溅

Zesong Yang, Yuanhang Lei, Liyuan Cui, Yihang Chen, Jiaer Huang, Boming Zhao, Peter Yichen Chen, Hujun Bao, Zhaopeng Cui

机构 * State Key Laboratory of CAD\&CG, Zhejiang University（浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 提出MeGAS框架，将热力学相变动力学融入3D高斯泼溅，通过温度属性、热对流-扩散求解器和MPM动力学实现热物理现象的物理真实合成，并采用拓扑自适应渲染策略处理极端变形。

Comments Accepted by ECCV 2026. Project page: http://zju3dv.github.io/MeGAS

Wild3R: Feed-Forward 3D Gaussian Splatting from Unconstrained Sparse Photo Collection

Wild3R: 从无约束稀疏照片集合进行前馈式3D高斯泼溅

Yuto Furutani, Takashi Otonari, Kaede Shiohara, Toshihiko Yamasaki

机构 * The University of Tokyo（东京大学） 纠错

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

AI总结 提出Wild3R，一种针对无约束稀疏照片集合的前馈式3D高斯泼溅方法，通过引入包含多样光照和瞬态物体的WildCity数据集，学习跨视角外观一致性并移除瞬态内容，性能优于现有前馈方法，与基于逐场景优化的方法相当。

Comments Project page: https://furuschool.github.io/wild3r-page/

Seeing What Matters: Perceptual Wrapper with Common Randomness for 3D Gaussian Splatting

看见重要之处：基于公共随机性的感知包装器用于3D高斯泼溅

He-Bi Yang, Jing-Zhong Chen, Yen-Kuan Ho, Sang NguyenQuang, Fan-Yi Hsu, Yun-Yu Lee, Jui-Chiu Chiang, Wen-Hsiao Peng

机构 * National Yang Ming Chiao Tung University（国立阳明交通大学） ； National Chung Cheng University（国立中正大学） 纠错

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

AI总结 针对3D高斯泼溅在内存受限和率失真优化管道中高频纹理合成困难的问题，提出一种2D感知包装器，利用伪随机高斯噪声和Wasserstein失真监督，以内容与视角相关的方式增强渲染输出，显著提升感知质量并压缩模型大小。

Comments 18 pages, 9 figures

GaussTrace: Provenance Analysis of 3D Gaussian Splatting Models with Evidence-based LLM Reasoning

GaussTrace：基于证据的LLM推理的3D高斯泼溅模型溯源分析

Haoliang Han, Ziyuan Luo, Renjie Wan

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 提出GaussTrace框架，通过属性统计分析和假设驱动的编辑模拟，结合大语言模型链式推理，构建3D高斯泼溅模型的有向溯源图，无需训练或编辑历史。

Comments Accepted by ICML2026

RORA: Realistic Object Reconstruction with Articulation

RORA：带关节运动的真实物体重建

Hyesung Lee, Youngseon Lee, Kyutae Lee, Dongjun Lee, Yongseok Lee

机构 * Seoul National University（首尔大学） ； DGIST（大邱庆北科学技术院） 纠错

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

AI总结 本研究提出RORA端到端管线，可从单个静态物体视频输入重建带精确关节运动的仿真就绪资产，在PartNet-Mobility-V0数据集和真实物体上取得良好效果，可用于机器人学习的实时灵巧手操作任务。

Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication. Copyright may be transferred without notice, after which this version may no longer be accessible

Instant NuRec: Feed-Forward 3D Gaussian Reconstruction for Driving Scene Simulation

即时NuRec：用于驾驶场景模拟的前馈3D高斯重建

NVIDIA, :, Jiahui Huang, Jiawei Ren, Michal Tyszkiewicz, Bjoern Haefner, Michael Shelley, Xin Kang, Seung Wook Kim, Ning Xu, Qi Wu, Janick Martinez Esturo, Shengyu Huang, Nick Schneider, Laura Leal-Taixe, Zan Gojcic, Sanja Fidler

机构 * NVIDIA 纠错

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

AI总结 针对自动驾驶3D模拟平台中神经模拟方法存在的速度慢和需逐场景调整问题，提出即时NuRec这一前馈神经重建模型，可快速将多视图驾驶日志转为3DGS世界，在数据集上PSNR表现出色，还能用于闭环模拟。

Comments Project Page: https://research.nvidia.com/labs/sil/projects/instant-nurec/

Bake It Till You Make It: Ultrafast Spatial Texture-Atlas Splatting

烘焙直至成功：超快速空间纹理图集喷涂

Neel Kelkar, Simon Niedermayr, Kaloian Petkov, Klaus Engel, Rüdiger Westermann

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Siemens-Healthineers（西门子医疗） 纠错

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

AI总结 研究针对3D高斯喷涂渲染成本高的问题，引入解耦辐射表示，结合稀疏性增强优化，利用几何稀疏性和GPU纹理映射，实现更快更稀疏重建，比3DGS速度提升五倍，能在消费硬件上实时4K 60帧渲染。

Comments 12 pages, 6 figures. Project page with videos and interactive demos: https://nilkel.github.io/bitymi/

Lighting-Consistent Object Transfer Across Radiance Fields

跨辐射场的一致光照物体迁移

Nicolás Violante, George Kopanas, Linus Franke, Julien Philip, George Drettakis

机构 * Inria ； Université Côte d’Azur（大学皮埃尔-皮埃尔·德·科蒂尔） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Eyeline Labs（Eyeline实验室） 纠错

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

AI总结 针对3D高斯泼溅中物体迁移时光照不一致的问题，提出一种扩散模型调和合成图像，结合合成、生成和真实数据训练，并通过后优化整合为3DGS表示，实现高质量物体迁移。

Comments Project page: https://repo-sam.inria.fr/nerphys/dot3d

Journal ref Computer Graphics Forum (EGSR) 2026

Scene-Level Heterogeneous Physics Simulation with 3D Gaussian Splats

基于3D高斯散点的场景级异构物理仿真

Xiaoyang Liu, Shangzhe Wu, Kai Han

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

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

AI总结 提出一种表示抽象框架，将3D高斯散点、虚拟网格和流体等异构资产统一为物理粒子集，实现场景级、多求解器的物理仿真，支持3DGS资产的非刚性变形与复杂双向交互。

Comments Accepted to CVPR 2026 Findings

Journal ref Proc. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Findings, 2026, pp. 6456-6465

XPR: An Extensible Cross-Platform Point-Based Differentiable Renderer

XPR：一个可扩展的跨平台基于点的可微分渲染器

Steve Rhyner, Sankeerth Durvasula, Aleksandr Kovalev, Hansel Jia, Adrian Zhao, Mrutunjayya Mrutunjayya, Nilesh Ahuja, Selvakumar Panneer, Christina Giannoula, Nandita Vijaykumar

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； Intel（英特尔） ； Max Planck Institute for Software Systems（马克斯·普朗克软件系统研究所） 纠错

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

AI总结 提出XPR框架，通过高级编程接口和模块化渲染管线，支持用少量代码实现3DGS等新方法，并利用XLA编译器跨平台运行。

Construction and Dynamic Update of Channel Gain Maps via 3D Gaussian Splatting

通过三维高斯平铺构建和动态更新信道增益图

Yilong Chen, Yuan Guo, Juncong Zhou, Jie Xu, Rui Zhang

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；3DGS(abstract,abstract_cn)

AI总结 研究基于三维高斯平铺为大规模网络构建及动态更新基于网格的信道增益图，提出基于物理知识的高斯平铺信道增益模型及增量学习机制，实现准确重建、适应动态变化并达成精度-复杂度良好权衡。

SpeedyGS: Content-Aware 3D Gaussian Splatting Compression via Two-Stage Optimization

SpeedyGS：通过两阶段优化实现内容感知的3D高斯图元压缩

Junteng Zhang, Tong Chen, Yuxin Zhao, Yibo Shi, Jing Wang, Zhan Ma

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；3DGS(abstract,abstract_cn)

AI总结 研究针对3D高斯图元压缩解码慢不适用于交互式应用的问题，提出SpeedyGS，通过两阶段优化，即结构形成阶段联合优化自适应量化和剪枝，统计编码阶段转换并编码高斯几何和属性，在多方面取得良好平衡，压缩性能优且解码快。

Seed2GS: Camera-Free, Training-Free Object Extraction from 3D Gaussian Scenes via a Single Reference-View Grounding

Seed2GS：通过单个参考视图定位从3D高斯溅射（3DGS）场景中进行无相机、无训练的目标提取

Zongjian Ding, Yudong Gao, Jiale Liu, Xinglin Yu, Junxing Ren, Dong Wei, Yajing Chen, Shan Huang, Mingjun Cheng, Min Li

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

AI总结 Seed2GS是一种无相机、无训练的目标提取方法，通过分离目标身份与3D覆盖范围，在LERF-MASK和3D-OVS数据集上实现了高精度，且计算延迟低。

ESVR: 3D Ellipsoid-based Sparse Volume Rendering via Structure-aware Primitive Learning and Per-primitive Ray Sampling

ESVR：基于椭球的稀疏体绘制方法，通过结构感知基元学习与逐基元光线采样实现

Suemin Jeon, Youjin Kim, Jungwoo Park, Kyungryun Lee, Won-Ki Jeong

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

AI总结 针对现有3DGS方法依赖DVR图像学习导致信息损失与传递函数控制受限的问题，提出ESVR框架，结合结构感知基元学习与逐基元光线采样等技术，实现大规模稀疏体数据的高效压缩与实时高质量渲染。

Comments IEEE VIS 2026 accepted

GSRAIN: Physically Calibrated High-/Low-Frequency Rainfall Synthesis for 3D Gaussian Driving Scenes

GSRAIN：面向3D高斯溅射（3DGS）驾驶场景的物理校准高低频降雨合成方法

Fanyu Wang, Longgao Zhang, Junyi Chen

机构 * College of Automotive and Energy Engineering, Tongji University（同济大学汽车与能源工程学院） 纠错

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

AI总结 GSRAIN针对自动驾驶降雨模拟的物理可控性与多视图一致性局限，结合实测数据与几何感知扩散模型生成可控降雨场景，在FID指标上优于现有方法，可用于自动驾驶算法的雨天测试。

FocusGS: Spatial Delta Layers for Local Repair and Deterministic Editing of Trained 3D Gaussian Assets

FocusGS：用于训练后3D高斯资产的局部修复与确定性编辑的空间增量层

Yiqun Pan, Yukun Shi

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

AI总结 FocusGS将局部修复与确定性编辑统一为复合空间增量，解决3D高斯资产的局部维护问题，提升目标区域PSNR，优于文本驱动基线，提供轻量可验证的3DGS维护算子。

Comments 8 pages, 6 figures, 5 tables. Ancillary demonstration video included

AniGS: Bridging Rendering and Diffusion Prior for 3D Scene Animation

AniGS：弥合3D场景动画的渲染与扩散先验

Yen-Chi Cheng, Chen Gao, Chuhan Chen, Tuotuo Li, Rajvi Shah, Ayush Saraf, Changil Kim, Liangyan Gui, Alexander Schwing, Johannes Kopf, Hung-Yu Tseng

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Waymo（Waymo公司） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Meta 纠错

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

AI总结 AniGS旨在为3DGS重建的大型场景添加动画，用规范3DGS表示场景，借时间条件变形场建模运动，利用预训练视频扩散模型及迭代更新策略，防止静态区域运动伪影，实验证明该方法能产生自然动态和高质量新视图视频。

Comments Preprint. Project page: https://yccyenchicheng.github.io/AniGS/

Immediate 3D Gaussian Splat Reconstruction of Unordered Input with Global Consistency

具有全局一致性的无序输入的即时3D高斯点云重建

Andreas Meuleman, Linus Franke, Boris Zhestiankin, Camille Montemagni, George Drettakis

机构 * Inria, Université Côte d’Azur（法国蔚蓝海岸大学 - 法国国家信息与自动化研究所） ； EPFL（洛桑联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 研究针对无序输入的辐射场捕获，提出利用视觉位置识别模型等实现快速匹配找关键帧，结合GPU优化等进行局部重建，再用基于聚类方法实现回环闭合，引入渐进层次结构处理大场景，提供具全局一致性的即时反馈3DGS重建。

Journal ref SIGGRAPH Conference Papers 2026

GRay: Ray Tracing 3D Gaussians Near the Speed of Splats

GRay: 接近 Splats 速度的光线追踪 3D 高斯

Yohan Poirier-Ginter, Jean-François Lalonde, George Drettakis

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

AI总结 提出 GRay，一种快速 3D 高斯光线追踪器，通过利用光线追踪的对数级图元缩放特性，在密集小高斯场景中实现接近 3DGS 的渲染和优化速度。

Comments 12 pages plus supplementary material, 33 pages total; Proceedings of the ACM on Computer Graphics and Interactive Techniques, I3D 2026

Journal ref Proc. ACM Comput. Graph. Interact. Tech. 9, 1, Article 14, 19 pages, 2026

DrivingVoxels: Compositional Sparse Voxel Rasterization for Dynamic Driving Scene Reconstruction

DrivingVoxels：用于动态驾驶场景重建的组合稀疏体素光栅化

Tania Aguirre, Luis Roldão, Moussab Bennehar, Nathan Piasco, Dzmitry Tsishkou, Simone Rossi, Pietro Michiardi

机构 * Noah’s Ark, Huawei Paris Research Center, France（华为巴黎研究中心诺亚方舟实验室） ； EURECOM, France（法国EURECOM） 纠错

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

AI总结 提出DrivingVoxels框架，通过组合多个独立八叉树的稀疏体素联合光栅化，结合LiDAR引导的结构初始化，高效重建动态驾驶场景，在PandaSet上达到与3DGS相当或更优的感知与结构指标，且训练时间更短。

ACEsplat: Accelerated 3D Gaussian Scene Regression via RGB and Poses Only

ACEsplat: 仅通过RGB和姿态加速的3D高斯场景回归

Mingkai Liu, Haohua Que, Dikai Fan, Haojia Gao, Tianle Zhu, Handong Yao, Qian Zhang, Ruopeng Zhang, Xianliang Huang, Fei Qiao

机构 * Peking University（北京大学） ； University of Georgia（佐治亚大学） ； ByteDance（字节跳动） ； Tsinghua University（清华大学） ； Chongqing Vocational Institute of Engineering（重庆工程职业技术学院） ； Infinity Robotics 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(abstract,abstract_cn)；Gaussian Splatting(abstract)；point cloud(abstract)；novel view synthesis(abstract)

AI总结 提出ACEsplat框架，通过自监督场景坐标回归和轻量级高斯初始化，仅用RGB图像和相机姿态实现快速3D高斯场景重建，无需外部几何先验。

OutLangSplat: 3D Language Gaussian Splatting for UAV Outdoor Scenes

OutLangSplat：面向无人机室外场景的三维语言高斯溅射

Xia Yan, He Wu, Yanghui Xu, Zizhao Wu, Jiazhou Chen

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

AI总结 OutLangSplat改进特征表示与聚合策略，构建首个无人机室外开放词汇3D场景理解数据集，在开放词汇语义分割与实例定位任务上优于SOTA方法。

Comments 9 pages, 6 figures, 7 tables