3D 视觉

Satellite-Free Training for Drone-View Geo-Localization

无需卫星的无人机视角地理定位

Tao Liu, Yingzhi Zhang, Kan Ren, Xiaoqi Zhao

机构 * Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； University of Tsukuba（筑波大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出无需卫星数据的训练框架，通过三维场景重建、伪正射影像生成和特征聚合，提升无人机在无GPS环境下的地理定位性能。

Comments Withdrawn by the authors to allow for substantial revision in light of valuable reviewer feedback. A thoroughly revised version may be submitted in the future

Effective Gaussian Management for High-fidelity Scene Reconstruction

高保真物体重建的有效高斯管理

Jiateng Liu, Hao Gao, Jiu-Cheng Xie, Chi-Man Pun, Jian Xiong, Haolun Li, Junxin Chen, Feng Xu

机构 * School of Automation, Nanjing University of Posts and Telecommunications（南京邮电大学自动化学院） ； school of Communications and Information Engineering, Nanjing University of Posts and Telecommunications（南京邮电大学通信与信息工程学院） ； School of Software, Dalian University of Technology（大连理工大学软件学院） ； Department of Computer and Information Science, University of Macau（澳门大学计算机与信息科学系） ； School of Software and BNRist, Tsinghua University（清华大学软件学院和BNRist） 纠错

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

AI总结 提出一种高斯管理框架，通过选择性激活属性、自适应表示和任务解耦剪枝，结合正则化表面重建模块，在减少参数的同时实现高保真外观与几何重建。

Comments 15 pages, 14 figures

GaussianGPT: Towards Autoregressive 3D Gaussian Scene Generation

GaussianGPT：迈向自回归3D高斯场景生成

Nicolas von Lützow, Barbara Rössle, Katharina Schmid, Matthias Nießner

机构 * Technical University of Munich, Germany（德国慕尼黑工业大学） 纠错

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

AI总结 本文提出GaussianGPT，一种基于Transformer的自回归模型，通过逐词预测生成3D高斯分布，实现可控的3D场景生成，支持逐步构建场景并支持完成、外推等操作。

Comments Project page: https://nicolasvonluetzow.github.io/GaussianGPT/ - Project video: https://youtu.be/zVnMHkFzHDg - Accepted at ECCV 2026

Instant Expressive Gaussian Head Avatars at Over 100 FPS

即时表达性高斯头部虚拟化身，帧率超过100 FPS

Kaiwen Jiang, Xueting Li, Seonwook Park, Ravi Ramamoorthi, Shalini De Mello, Koki Nagano

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 提出一种前馈编码器流水线，将单张野外图像转换为3D一致、快速且富有表现力的可动画化表示，通过轻量级局部融合策略实现高动画表现力，运行速度达107.31 FPS。

Comments Project website is https://research.nvidia.com/labs/amri/projects/instant4d

Unified Gaussian Primitives for Scene Representation and Rendering

统一的高斯基元用于场景表示与渲染

Yang Zhou, Songyin Wu, Lingqi Yan

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(abstract)；分类 cs.GR

AI总结 提出基于3D高斯分布的统一渲染基元，支持从光滑表面到模糊元素的外观，并实现基于物理的散射以进行全局光照，兼容蒙特卡洛路径追踪，可转换自网格和3D高斯泼溅，支持透射率优化。

Comments Accepted to ACM Transactions on Graphics (June 2026). Project page: https://mangosister.github.io/gsr_site/

SignSparK: Efficient Multilingual Sign Language Production via Sparse Keyframe Learning

SignSparK: 通过稀疏关键帧学习实现高效多语言手语生成

Jianhe Low, Alexandre Symeonidis-Herzig, Maksym Ivashechkin, Ozge Mercanoglu Sincan, Richard Bowden

机构 * CVSSP, University of Surrey, United Kingdom（CVSSP，萨里大学，英国） 纠错

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

AI总结 提出SignSparK框架，利用稀疏关键帧和条件流匹配生成流畅3D手语序列，缓解回归到均值问题，支持多语言和关键帧到姿态编辑，实现最先进性能。

Comments Accepted at European Conference on Computer Vision (ECCV) 2026. Project page available: https://cogvis-cvssp.github.io/papers/signspark/

ZipSplat: Fewer Gaussians, Better Splats

ZipSplat: 更少的高斯，更好的泼溅

Alexander Veicht, Sunghwan Hong, Dániel Baráth, Marc Pollefeys

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； Microsoft（微软） 纠错

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

AI总结 提出 ZipSplat，一种基于令牌的前馈模型，通过聚类压缩视觉令牌并解码为高斯组，在无需重训练的情况下实现质量-效率权衡，以约6倍更少的高斯数在DL3DV和RealEstate10K上达到新最优。