3D 视觉

Faster 3D Gaussian Splatting Convergence via Structure-Aware Densification

通过结构感知密集化实现更快的3D高斯散射收敛

Linjie Lyu, Ayush Tewari, Jianchun Chen, Thomas Leimkühler, Christian Theobalt

机构 * Cambridge University（剑桥大学） ； Saarbrücken Research Center for Visual Computing, Interaction, and Artificial Intelligence (VIA)（萨尔布吕肯视觉计算、交互与人工智能研究中心（VIA）） 纠错

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

AI总结 本文提出一种结构感知密集化框架，通过多尺度频率分析和各向异性分裂提升3D高斯散射的收敛速度和重建质量。

Comments Siggraph 2026

NVGS: Neural Visibility for Occlusion Culling in 3D Gaussian Splatting

NVGS：神经可见性用于3D高斯点扩散中的遮挡剔除

Brent Zoomers, Florian Hahlbohm, Joni Vanherck, Lode Jorissen, Marcus Magnor, Nick Michiels

机构 * Digital Future Lab, Flanders Make, Hasselt University（数字未来实验室，弗拉芒制造，哈塞尔特大学） ； Computer Graphics Lab, TU Braunschweig（计算机图形学实验室，图林根工业大学） ； Physics and Astronomy, University of New Mexico（物理与天文学，新墨西哥大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于神经网络的遮挡剔除方法，通过学习高斯点的视角依赖可见性函数，减少渲染时的遮挡点数量，提升VRAM利用率和图像质量。

Comments 17 pages, 15 figures

Splatography: Sparse multi-view dynamic Gaussian Splatting for filmmaking challenges

Splatography：稀疏多视角动态高斯点绘用于电影制作挑战

Adrian Azzarelli, Nantheera Anantrasirichai, David R Bull

机构 * Bristol Visual Institute（布里斯托视觉研究所） ； University of Bristol（布里斯托大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Splatography方法，通过稀疏掩码将高斯点绘分为前景和背景，分别训练不同损失函数以实现高质量动态3D重建，实验显示在3D场景中PSNR提升3倍且模型更小。

Comments Accepted to IEEE International Conference on 3DV (2026)

RadarSplat-RIO: Indoor Radar-Inertial Odometry with Gaussian Splatting-Based Radar Bundle Adjustment

RadarSplat-RIO：基于高斯点分布的室内雷达-惯性里程计

Pou-Chun Kung, Yuan Tian, Zhengqin Li, Yue Liu, Eric Whitmire, Wolf Kienzle, Hrvoje Benko

机构 * Meta Reality Labs（Meta现实实验室） ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于高斯点分布的雷达束调整框架，通过联合优化雷达传感器姿态和场景几何，显著减少位姿漂移并提升鲁棒性，实验表明在多个室内场景中，雷达束调整性能优于传统雷达-惯性里程计。

Part$^{2}$GS: Part-aware Modeling of Articulated Objects using 3D Gaussian Splatting

Part$^{2}$GS: 基于3D高斯溅射的关节物体部分感知建模

Tianjiao Yu, Vedant Shah, Muntasir Wahed, Ying Shen, Kiet A. Nguyen, Ismini Lourentzou

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 ：Gaussian Splatting(title)；3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV、cs.RO

AI总结 本文提出Part$^{2}$GS框架，通过部分感知的3D高斯表示实现高保真度的多部件关节物体建模，结合物理一致的运动约束，提升运动连贯性。

Physically Plausible Human-Object Rendering from Sparse Views via 3D Gaussian Splatting

基于稀疏视角的物理合理人类-物体渲染：通过3D高斯点云

Weiquan Wang, Jun Xiao, Yi Yang, Yueting Zhuang, Long Chen

机构 * College of Computer Science, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； Department of Computer Science and Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学计算机科学与工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出HOGS框架，通过3D高斯点云实现高效且物理合理的稀疏视角人类-物体渲染，解决高渲染质量、物理合理性与计算效率的平衡问题。

Comments 16 pages, 14 figures, accepted by IEEE Transactions on Image Processing (TIP)

FACT-GS: Frequency-Aligned Complexity-Aware Texture Reparameterization for 2D Gaussian Splatting

FACT-GS：频率对齐的复杂度感知纹理重参数化用于2D高斯点划法

Tianhao Xie, Linlian Jiang, Xinxin Zuo, Yang Wang, Tiberiu Popa

机构 * Concordia University（康考迪亚大学） ； Mila–Quebec AI Institute（Mila-魁北克人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 FACT-GS通过根据局部视觉频率分配纹理采样密度，提高2D高斯点划法的纹理空间利用效率，实现更清晰的高频细节表现。

Comments 11 pages, 6 figures, CVPR 2026 Findings track. Project page: https://tianhaoxie.github.io/project/FACT-GS/

Compact Keyframe-Optimized Multi-Agent Gaussian Splatting SLAM

紧凑化关键帧优化多智能体高斯点云SLAM

Monica M. Q. Li, Pierre-Yves Lajoie, Jialiang Liu, Giovanni Beltrame

机构 * Polytechnique Montreal（蒙特利尔理工学院） ； University of Wisconsin（威斯康星大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种改进的多智能体RGB-D高斯点云SLAM框架，通过压缩步骤和中央闭环计算减少通信负载，提升地图保真度，实验证明数据传输量减少85-95%。

MeshSplats: Mesh-Based Rendering with Gaussian Splatting Initialization

基于网格的渲染：利用高斯溅射初始化的网格化

Rafał Tobiasz, Grzegorz Wilczyński, Marcin Mazur, Sławomir Tadeja, Weronika Smolak-Dyżewska, Przemysław Spurek

机构 * Faculty of Mathematics and Computer Science, Jagiellonian University in Kraków（克拉科夫雅盖隆大学数学与计算机科学学院） ； Department of Engineering, University of Cambridge（剑桥大学工程系） ； IDEAS Research Institute（IDEAS研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出MeshSplats方法，将高斯溅射转化为网格格式，利用光线追踪实现高效渲染，同时通过优化算法提升质量，适用于计算机图形学和图像处理。

GTAvatar: Bridging Gaussian Splatting and Texture Mapping for Relightable and Editable Gaussian Avatars

GTAvatar：融合高斯散射与纹理映射以实现可照明和可编辑的高斯头像

Kelian Baert, Mae Younes, Francois Bourel, Marc Christie, Adnane Boukhayma

机构 * Univ Rennes, Inria, CNRS, IRISA, France（里昂大学、法国国家科学研究中心、法国信息与自动化研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出一种结合2D高斯散射精度与UV纹理映射直观性的方法，通过高效嵌入局部坐标系到模板网格的UV空间，实现单目视频下的连续可编辑材质头像重建，并利用物理基础反射模型实现照明与编辑。

Comments Accepted to Eurographics 2026. Project page: https://kelianb.github.io/GTAvatar/

SurgCalib: Gaussian Splatting-Based Hand-Eye Calibration for Robot-Assisted Minimally Invasive Surgery

SurgCalib: 基于高斯点散的机器人辅助微创手术手眼标定

Zijian Wu, Shuojue Yang, Yu Chung Lee, Eitan Prisman, Yueming Jin, Septimiu E. Salcudean

机构 * Robotics and Control Laboratory, University of British Columbia（机器人与控制实验室，不列颠哥伦比亚大学） ； Department of Biomedical Engineering, National University of Singapore（生物医学工程系，新加坡国立大学） ； Division of Otolaryngology – Head and Neck Surgery, University of British Columbia（耳鼻喉科–头颈外科部，不列颠哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 SurgCalib通过基于高斯点散的无标记方法实现手术机器人手眼标定，提升手术精度与无菌环境合规性。

Comments 9 pages, 7 figures

ReconDrive: Fast Feed-Forward 4D Gaussian Splatting for Autonomous Driving Scene Reconstruction

ReconDrive: 用于自动驾驶场景重建的快速前馈4D高斯点扩散

Haibao Yu, Kuntao Xiao, Jiahang Wang, Ruiyang Hao, Yuxin Huang, Guoran Hu, Haifang Qin, Bowen Jing, Yuntian Bo, Ping Luo

机构 * Tuojing Intelligence ； The University of Hong Kong（香港大学） ； King's College London（伦敦国王学院） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； 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)；分类 cs.CV、cs.RO

AI总结 ReconDrive通过改进的4D高斯点扩散方法，在自动驾驶场景重建中实现高效高保真生成。

Uncertainty Matters in Dynamic Gaussian Splatting for Monocular 4D Reconstruction

不确定性在单目4D重建中的动态高斯点云中至关重要

Fengzhi Guo, Chih-Chuan Hsu, Sihao Ding, Cheng Zhang

机构 * Texas A&M University（德克萨斯大学） 纠错

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

AI总结 USplat4D通过建模高斯点云的不确定性，提升单目4D重建的稳定性和合成质量。

Comments Accepted to ICLR 2026. Project page: https://tamu-visual-ai.github.io/usplat4d/

ST-GS: Vision-Based 3D Semantic Occupancy Prediction with Spatial-Temporal Gaussian Splatting

ST-GS：基于视觉的3D语义占用预测与空间-时间高斯点划法

Xiaoyang Yan, Muleilan Pei, Shaojie Shen

机构 * Department of Electronic and Computer Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（电子与计算机工程系，香港科学与技术大学） 纠错

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

AI总结 ST-GS通过空间-时间高斯点划法提升3D语义占用预测的时空建模能力，实现更优的时间一致性与性能

Comments Accepted by ICRA 2026

NRGS-SLAM: Monocular Non-Rigid SLAM for Endoscopy via Deformation-Aware 3D Gaussian Splatting

NRGS-SLAM：通过变形感知的3D高斯点云实现内窥镜单目非刚性SLAM

Jiwei Shan, Zeyu Cai, Yirui Li, Yongbo Chen, Lijun Han, Yun-hui Liu, Hesheng Wang, Shing Shin Cheng

机构 * Department of Mechanical and Automation Engineering and T Stone Robotics Institute, The Chinese University of Hong Kong（机械与自动化工程系和T Stone机器人研究所，香港中文大学） ； School of Automation and Intelligent Sensing, the State Key Laboratory of Avionics Integration and Aviation System of-Systems Synthesis, and Shanghai Key Laboratory of Navigation and Location Based Services, Shanghai Jiao Tong University（自动化与智能感知学院、航空系统集成与航空系统综合国家重点实验室、上海导航与定位服务重点实验室，上海交通大学） 纠错

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

AI总结 NRGS-SLAM通过变形感知的3D高斯点云实现内窥镜单目非刚性SLAM，有效解决刚性假设与变形耦合问题，提升定位精度与重建质量。

Zero-Shot UAV Navigation in Forests via Relightable 3D Gaussian Splatting

通过可重照明的3D高斯点散布实现森林中的零样本无人机导航

Zinan Lv, Yeqian Qian, Chen Sang, Hao Liu, Danping Zou, Ming Yang

机构 * School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University（自动化与智能感知学院，上海交通大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于可重照明3D高斯点散布的端到端强化学习框架，实现无人机在复杂森林环境中的零样本导航，具备对光照变化的强鲁棒性。

Comments 12 pages, 8 figures

GSO-SLAM: Bidirectionally Coupled Gaussian Splatting and Direct Visual Odometry

GSO-SLAM：双向耦合的高斯点云与直接视觉里程计

Jiung Yeon, Seongbo Ha, Hyeonwoo Yu

机构 * Department of Intelligent Robotics, Sungkyunkwan University（智能机器人系，成均馆大学） 纠错

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

AI总结 GSO-SLAM通过双向耦合视觉里程计与高斯点云，实现实时单目密集SLAM，提升场景重建的几何和光度保真度。

Comments 8 pages, 6 figures, RA-L accepted

RI3D: Few-Shot Gaussian Splatting With Repair and Inpainting Diffusion Priors

RI3D: 少样本高斯点云渲染与修复与修复扩散先验

Avinash Paliwal, Xilong Zhou, Wei Ye, Jinhui Xiong, Rakesh Ranjan, Nima Khademi Kalantari

机构 * Texas A&M University（德克萨斯A&M大学） ； Meta Reality Labs（Meta现实实验室） ； Max Planck Institute for Informatics（马克斯·普朗克信息研究所） 纠错

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

AI总结 RI3D通过分离视图合成任务并结合修复与修复扩散模型，实现了高质量的少样本3D渲染与缺失区域重建。

Comments ICCV 2025, Project page: https://people.engr.tamu.edu/nimak/Papers/RI3D, Code: https://github.com/avinashpaliwal/RI3D

MG-SLAM: Structure Gaussian Splatting SLAM with Manhattan World Hypothesis

MG-SLAM：基于曼哈顿世界假设的结构高斯点撒SLAM

Shuhong Liu, Tianchen Deng, Heng Zhou, Liuzhuozheng Li, Hongyu Wang, Danwei Wang, Mingrui Li

机构 * Department of Information Science and Technology and Department of Complexity Science and Engineering, The University of Tokyo（信息科学与技术系和复杂科学与工程系，东京大学） ； Institute of Medical Robotics and Department of Automation, Shanghai Jiao Tong University（医疗机器人研究所和自动化系，上海交通大学） ； Department of Mechanical Engineering, Columbia University（机械工程系，哥伦比亚大学） ； School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University（电子与电气工程学院，南洋理工大学） ； Department of Computer Science, Dalian University of Technology（计算机科学系，大连理工大学） 纠错

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

AI总结 MG-SLAM基于曼哈顿世界假设，通过融合线段和平面假设提升室内场景重建的几何精度和完整性，实现高斯SLAM的先进性能。

Comments IEEE Transactions on Automation Science and Engineering

Journal ref IEEE Transactions on Automation Science and Engineering 22 (2025) 17034-17049

SketchRodGS: Sketch-based Extraction of Slender Geometries for Animating Gaussian Splatting Scenes

基于草图的细长几何体提取用于高斯点扩散场景动画

Haato Watanabe, Nobuyuki Umetani

机构 * The University of Tokyo（东京大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于用户草图提取细长几何体的多边形线表示，用于高斯点扩散场景的动画模拟。

Comments Presented at SIGGRAPH Asia 2025 (Technical Communications). Best Technical Communications Award

Journal ref Proceedings of the SIGGRAPH Asia 2025 Technical Communications, Article No. 29, pp. 1 - 4

Gaussian Building Mesh (GBM): Extract a Building's 3D Mesh with Google Earth and Gaussian Splatting

高斯建筑网格（GBM）：利用Google Earth和高斯点散布提取建筑的3D网格

Kyle Gao, Liangzhi Li, Hongjie He, Dening Lu, Linlin Xu, Jonathan Li

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

AI总结 本文提出一种基于Google Earth和高斯点散布的方法，通过建筑名称、地址或地理坐标提取建筑的3D网格。

Journal ref Remote Sensing Applications: Society and Environment 40 2025 101807

Sketch-guided Cage-based 3D Gaussian Splatting Deformation

基于草图的基于笼子的3D高斯点扩散变形

Tianhao Xie, Noam Aigerman, Eugene Belilovsky, Tiberiu Popa

机构 * Concordia University（康科德大学） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； Mila（Mila研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于草图的3D GS变形系统，结合笼子变形与神经雅可比场，实现对3D模型几何的精细控制，并通过实验展示其在静态模型动画化中的应用。

Comments 10 pages, 9 figures, accepted at WACV 26, project page: https://tianhaoxie.github.io/project/gs_deform/

TagSplat: Topology-Aware Gaussian Splatting for Dynamic Mesh Modeling and Tracking

TagSplat: 基于拓扑的高斯点散布用于动态网格建模与追踪

Hanzhi Guo, Dongdong Weng, Mo Su, Yixiao Chen, Xiaonuo Dongye, Chenyu Xu

机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Soul Shell Technology Co., Ltd（Soul Shell技术有限公司） 纠错

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

AI总结 TagSplat通过拓扑感知的高斯点散布方法，实现了高质量的动态网格重建与追踪，提升拓扑一致性与网格质量。

OccluGaussian: Occlusion-Aware Gaussian Splatting for Large Scene Reconstruction and Rendering

OccluGaussian：面向大场景重建与渲染的遮挡感知高斯点云技术

Shiyong Liu, Xiao Tang, Zhihao Li, Yingfan He, Chongjie Ye, Jianzhuang Liu, Binxiao Huang, Shunbo Zhou, Xiaofei Wu

机构 * Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） ； The Chinese University of Hong Kong (Shenzhen)（香港中文大学（深圳）） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology（深圳先进技术研究院） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Huawei Embodied Intelligence Lab（华为具身智能实验室） 纠错

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

AI总结 OccluGaussian通过遮挡感知的场景划分和区域渲染技术，提升大规模场景重建与渲染的质量和效率。

Comments Accepted to ICCV 2025. Project website: https://occlugaussian.github.io

LiHi-GS: LiDAR-Supervised Gaussian Splatting for Highway Driving Scene Reconstruction

LiHi-GS：基于LiDAR监督的高斯点云法用于高速公路场景重建

Pou-Chun Kung, Xianling Zhang, Katherine A. Skinner, Nikita Jaipuria

机构 * Latitude AI ； Department of Robotics, University of Michigan（机器人学系，密歇根大学） 纠错

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

AI总结 LiHi-GS通过LiDAR监督提升高速公路场景重建与合成，解决传统方法在高速场景和LiDAR利用上的不足。

Comments RA-L 2025

CUS-GS: A Compact Unified Structured Gaussian Splatting Framework for Multimodal Scene Representation

CUS-GS: 一种紧凑的统一结构高斯点扩散框架用于多模态场景表示

Yuhang Ming, Chenxin Fang, Xingyuan Yu, Fan Zhang, Weichen Dai, Wanzeng Kong, Guofeng Zhang

机构 * School of Computer Science, Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学计算机科学学院） ； CAD & CG, Zhejiang University（浙江大学计算机辅助设计与图形学研究所） ； School of Computer Science, University of Bristol（布里斯托大学计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 CUS-GS通过统一结构化高斯点扩散框架，实现多模态场景表示的高效建模与语义一致性。

Comments 15 pages, 8 figures, 4 tables

Vision-Only Gaussian Splatting for Collaborative Semantic Occupancy Prediction

仅视觉的高斯散射用于协作语义占用预测

Cheng Chen, Hao Huang, Saurabh Bagchi

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

AI总结 本研究提出基于稀疏3D语义高斯散射的协作语义占用预测方法，通过高效融合和减少通信开销，提升了协作感知的性能和鲁棒性。

Comments Accepted by AAAI 2026 (Oral)

Clustered Error Correction with Grouped 4D Gaussian Splatting

聚类误差校正与分组4D高斯点扩散

Taeho Kang, Jaeyeon Park, Kyungjin Lee, Youngki Lee

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于聚类误差校正和分组4D高斯点扩散的方法，以提高动态场景的重建质量和时间一致性。

Comments 16 pages, 8 figures, SIGGRAPH Asia Conference Papers 2025

TR-Gaussians: High-fidelity Real-time Rendering of Planar Transmission and Reflection with 3D Gaussian Splatting

Yong Liu, Keyang Ye, Tianjia Shao, Kun Zhou

机构 * State Key Lab of CAD & CG（CAD与计算机图形学国家重点实验室） 纠错

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

Comments 15 pages, 12 figures

Learning High-Fidelity Robot Self-Model with Articulated 3D Gaussian Splatting

Kejun Hu, Peng Yu, Ning Tan

机构 * School of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程学院） ； Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

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

Comments This paper is accepted by IJRR. The code will be open-sourced on GitHub as soon as possible after the paper is officially published