3D 视觉

OnlinePG: Online Open-Vocabulary Panoptic Mapping with 3D Gaussian Splatting

OnlinePG: 在线开放词汇全景映射与3D高斯点云分裂

Hongjia Zhai, Qi Zhang, Xiaokun Pan, Xiyu Zhang, Yitong Dong, Huaqi Zhang, Dan Xu, Guofeng Zhang

机构 * State Key Lab of CAD & CG（CAD与CG国家重点实验室） ； VIVO BlueImage Lab（VIVO BlueImage实验室） ； HKUST（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出OnlinePG，通过在线全景映射结合3D高斯点云分裂实现开放词汇场景理解，解决现有方法在实时性和实例级理解上的不足。

Comments CVPR 2026

Inst4DGS: Instance-Decomposed 4D Gaussian Splatting with Multi-Video Label Permutation Learning

Inst4DGS：基于多视频标签排列学习的实例分解4D高斯点划法

Yonghan Lee, Dinesh Manocha

机构 * University of Maryland, College Park, USA（马里兰大学学院公园分校） 纠错

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

AI总结 本文提出Inst4DGS，通过引入视频标签排列潜在变量，解决多视角视频中实例标签不一致的问题，实现实例分解与跟踪，并在渲染和分割质量上达到最优。

Parameterizing Dataset Distillation via Gaussian Splatting

通过高斯点撒技术参数化数据集

Chenyang Jiang, Zhengcen Li, Hang Zhao, Qiben Shan, Shaocong Wu, Jingyong Su

机构 * The School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Shenzhen, China（哈尔滨工业大学深圳校区计算机科学与技术学院） ； Institute of Perceptual Intelligence, Pengcheng Laboratory（感知智能研究院，鹏城实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出GSDD，一种基于高斯点撒的数据集参数化技术，通过高效存储结构提升数据集压缩效率，增强多样性并提升蒸馏性能。

Comments 19 pages; Code is available on https://github.com/j-cyoung/GSDatasetDistillation

M^3: Dense Matching Meets Multi-View Foundation Models for Monocular Gaussian Splatting SLAM

M^3：密集匹配与多视角基础模型结合的单目高斯点云SLAM

Kerui Ren, Guanghao Li, Changjian Jiang, Yingxiang Xu, Tao Lu, Linning Xu, Junting Dong, Jiangmiao Pang, Mulin Yu, Bo Dai

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 本文提出M^3，结合多视角基础模型与单目高斯点云SLAM，通过引入匹配头提升密集对应关系，增强跟踪稳定性，在多种基准上取得优异的位姿估计和场景重建性能。

Comments Project page: https://city-super.github.io/M3/

GATS: Gaussian Aware Temporal Scaling Transformer for Invariant 4D Spatio-Temporal Point Cloud Representation

GATS: 基于高斯意识的时间缩放变换器的不变四维时空点云表示

Jiayi Tian, Jiaze Wang

机构 * State Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence（人机混合增强智能国家重点实验室） ； Institute of Artificial Intelligence and Robotics（人工智能与机器人研究院） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出GATS框架，通过不确定性引导的高斯卷积和时间缩放注意力模块，解决四维点云视频中时间尺度偏差和分布不确定性问题，提升鲁棒性和精度。

NavGSim: High-Fidelity Gaussian Splatting Simulator for Large-Scale Navigation

NavGSim: 高保真度高斯点扩散模拟器用于大规模导航

Jiahang Liu, Yuanxing Duan, Jiazhao Zhang, Minghan Li, Shaoan Wang, Zhizheng Zhang, He Wang

机构 * Peking University（北京大学） ； Galbot ； BAAI（中国人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 NavGSim基于高斯点扩散框架，生成高保真度大规模导航环境，通过高斯点扩散切片技术提取可导航区域，提供多GPU支持的API，提升视觉-语言-动作模型的场景理解能力。

S2GS: Streaming Semantic Gaussian Splatting for Online Scene Understanding and Reconstruction

S2GS：流式语义高斯点云用于在线场景理解和重建

Renhe Zhang, Yuyang Tan, Jingyu Gong, Zhizhong Zhang, Lizhuang Ma, Yuan Xie, Xin Tan

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

AI总结 S2GS提出一种严格因果的增量3D高斯语义场框架，通过分离几何与语义的双主干设计，实现在线场景重建与理解，显著提升长视界可扩展性。

Comments 10 pages, 7 figures

UPGS: Unified Pose-aware Gaussian Splatting for Dynamic Scene Deblurring

UPGS：面向动态场景模糊的统一姿态感知高斯点分布

Zhijing Wu, Longguang Wang

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

AI总结 本文提出统一优化框架，通过将相机姿态作为可学习参数与3DGS属性结合，实现端到端优化，提升动态去模糊的重建质量和姿态估计精度。

GT2-GS: Geometry-aware Texture Transfer for Gaussian Splatting

GT2-GS：基于几何的纹理迁移用于高斯点扩散

Wenjie Liu, Zhongliang Liu, Junwei Shu, Changbo Wang, Yang Li

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

AI总结 本文提出GT2-GS框架，通过几何感知损失和自适应细粒度控制模块，提升高斯点扩散中纹理迁移的质量与可控性，使结果更符合人类视觉感知。

Comments Accepted to AAAI 2026

RetimeGS: Continuous-Time Reconstruction of 4D Gaussian Splatting

RetimeGS: 4D高斯点云的连续时间重建

Xuezhen Wang, Li Ma, Yulin Shen, Zeyu Wang, Pedro V. Sander

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

AI总结 RetimeGS通过显式定义3D高斯的时序行为，解决4D高斯点云在连续时间下重建时的时序混叠问题，实现流畅且一致的渲染效果。

Comments Accepted to CVPR2026

ReSplat: Learning Recurrent Gaussian Splatting

ReSplat: 学习递归高斯点散射

Haofei Xu, Daniel Barath, Andreas Geiger, Marc Pollefeys

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

AI总结 ReSplat通过递归高斯点散射方法，利用渲染误差反馈信号实现高效3D重建，减少高斯点数量并提升渲染速度，取得最佳性能。

Comments Project page: https://haofeixu.github.io/resplat/ Code: https://github.com/cvg/resplat

Mango-GS: Enhancing Spatio-Temporal Consistency in Dynamic Scenes Reconstruction using Multi-Frame Node-Guided 4D Gaussian Splatting

Mango-GS: 通过多帧节点引导的4D高斯散射提升动态场景重建的空间-时间一致性

Tingxuan Huang, Haowei Zhu, Jun-hai Yong, Hao Pan, Bin Wang

机构 * School of Software, Tsinghua University（清华大学软件学院） 纠错

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

AI总结 Mango-GS通过多帧节点引导的4D高斯散射方法，提升动态场景重建的空间-时间一致性，实现高保真重建与实时渲染。

Splat2Real: Novel-view Scaling for Physical AI with 3D Gaussian Splatting

Splat2Real：基于物理AI的新型视角缩放与3D高斯点云技术

Hansol Lim, Jongseong Brad Choi

机构 * Department of Mechanical Engineering, State University of New York（纽约州立大学机械工程系） 纠错

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

AI总结 Splat2Real通过CN-Coverage策略提升物理AI在新型视角下的鲁棒性，实现更稳定的深度预训练和下游控制代理性能。

P-GSVC: Layered Progressive 2D Gaussian Splatting for Scalable Image and Video

P-GSVC：面向可扩展图像和视频的分层渐进二维高斯散射

Longan Wang, Yuang Shi, Wei Tsang Ooi

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

AI总结 P-GSVC通过分层渐进二维高斯散射框架，实现图像和视频的可扩展高斯表示，联合训练策略提升重建质量达2.6 dB。

Comments MMSys 2026; Project Website: see https://longanwang-cs.github.io/PGSVC-webpage/

LagMemo: Language 3D Gaussian Splatting Memory for Multi-modal Open-vocabulary Multi-goal Visual Navigation

LagMemo: 语言3D高斯点云记忆用于多模态开放词汇多目标视觉导航

Haotian Zhou, Xiaole Wang, He Li, Zhuo Qi, Jinrun Yin, Haiyu Kong, Jianghuan Xu, Huijing Zhao

机构 * Key Laboratory of Machine Perceptions (MOE), School of Intelligence Science and Technology, Peking University（机器感知重点实验室（教委）、智能科学与技术学院、北京大学） 纠错

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

AI总结 LagMemo通过语言3D高斯点云记忆实现多模态开放词汇多目标视觉导航，有效提升多目标定位性能

GS-2M: Material-aware Gaussian Splatting for High-fidelity Mesh Reconstruction

GS-2M: 基于多视角光照变化的材质感知高保真网格重建

Dinh Minh Nguyen, Malte Avenhaus, Thomas Lindemeier

机构 * Norwegian University of Science and Technology（挪威科学与技术大学） ； Carl Zeiss AG（蔡司股份公司） 纠错

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

AI总结 GS-2M通过多视角光照变化的粗糙度监督策略，实现高保真网格重建，有效应对高反射表面的挑战。

Comments This is the author's version of a paper accepted to Eurographics 2026, to appear in Computer Graphics Form. The final version will be available via Wiley

GaussTwin: Unified Simulation and Correction with Gaussian Splatting for Robotic Digital Twins

GaussTwin: 基于高斯点播的统一仿真与校正用于机器人数字孪生

Yichen Cai, Paul Jansonnie, Cristiana de Farias, Oleg Arenz, Jan Peters

机构 * Intelligent Autonomous Systems Lab, Technical University of Darmstadt（德累斯顿技术大学智能自主系统实验室） ； German Research Center for AI (DFKI), SAIROL（德国人工智能研究中心（DFKI）SAIROL） ； Robotics Institute Germany (RIG)（德国机器人研究所） ； NAVER LABS Europe（NAVER LABS欧洲） 纠错

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

AI总结 GaussTwin通过结合物理仿真与高斯点播技术，实现了稳定且真实的数字孪生，提升了机器人操作的跟踪精度和鲁棒性，并支持闭环交互与学习。

Comments 8 pages, 4 figures, 3 tables, ICRA 2026

DSA-SRGS: Super-Resolution Gaussian Splatting for Dynamic Sparse-View DSA Reconstruction

DSA-SRGS：动态稀疏视图DSA重建的超分辨率高斯散射

Shiyu Zhang, Zhicong Wu, Huangxuan Zhao, Zhentao Liu, Lei Chen, Yong Luo, Lefei Zhang, Zhiming Cui, Ziwen Ke, Bo Du

机构 * School of Computer Science, Wuhan University, Wuhan, China (S. Zhang), (Z. Wu), (H. Zhao), (Y. Luo), (L. Zhang), (B. Du) School of Biomedical Engineering \& State Key Laboratory of Advanced Medical Materials ； Devices, ShanghaiTech University, Shanghai, China (Z. Liu), (Z. Cui), (Z. Ke) Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science ； School of Computer Science, Wuhan University, Wuhan, China Institute of Artificial Intelligence, Xiamen University, Xiamen, China School of Biomedical Engineering \& State Key Laboratory of Advanced Medical Materials ； Devices, ShanghaiTech University, Shanghai, China Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science 纠错

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

AI总结 DSA-SRGS通过多保真度纹理学习和辐射子像素致密化，实现了动态稀疏视图DSA重建的超分辨率高斯散射，提升血管细节和分支结构的重建精度。

Comments 11 pages, 3 figures, 3 tables

SemGS: Feed-Forward Semantic 3D Gaussian Splatting from Sparse Views for Generalizable Scene Understanding

SemGS：从稀疏视图中进行前馈语义3D高斯点云分割以实现可泛化的场景理解

Sheng Ye, Zhen-Hui Dong, Ruoyu Fan, Tian Lv, Yong-Jin Liu

机构 * Department of Computer Science, Tsinghua University（计算机科学系，清华大学） 纠错

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

AI总结 SemGS通过双分支架构和相机感知注意力机制，从稀疏视图中高效重建可泛化的语义3D场，实现快速推理和广泛适用性。

Comments ICRA 2026

Mono4DGS-HDR: High Dynamic Range 4D Gaussian Splatting from Alternating-exposure Monocular Videos

Mono4DGS-HDR: 从交替曝光单目视频中重建可渲染的4D高动态范围场景

Jinfeng Liu, Lingtong Kong, Mi Zhou, Jinwen Chen, Dan Xu

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (HKUST)（香港科学与技术大学） ； vivo Mobile Communication Co., Ltd（vivo移动通信有限公司） 纠错

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

AI总结 Mono4DGS-HDR通过两阶段优化方法，从交替曝光单目视频中高效重建可渲染的4D HDR场景。

Comments This paper is accepted by ICLR 2026. Project page is available at https://liujf1226.github.io/Mono4DGS-HDR/

Station2Radar: query conditioned gaussian splatting for precipitation field

Station2Radar: 基于查询条件的高斯散射用于降水场

Doyi Kim, Minseok Seo, Changick Kim

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 Station2Radar通过融合自动天气站观测与卫星图像，实现高效、灵活的实时降水场生成，提升降水预报精度。

Comments This paper was accepted to ICLR 2026

G4Splat: Geometry-Guided Gaussian Splatting with Generative Prior

G4Splat：基于生成先验的几何引导高斯点云法

Junfeng Ni, Yixin Chen, Zhifei Yang, Yu Liu, Ruijie Lu, Song-Chun Zhu, Siyuan Huang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence（通用人工智能国家重点实验室） ； BIGAI ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 G4Splat通过几何引导的生成先验提升3D场景重建，有效解决多视角不一致性问题，实现高质量场景补全。

Comments ICLR'26. Project page: https://dali-jack.github.io/g4splat-web/

AeroDGS: Physically Consistent Dynamic Gaussian Splatting for Single-Sequence Aerial 4D Reconstruction

AeroDGS：基于物理的动态高斯点溅技术用于单序列航空4D重建

Hanyang Liu, Rongjun Qin

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

AI总结 AeroDGS通过物理引导的4D高斯点溅技术，解决单目无人机视频中动态物体的4D重建问题，提升重建精度与稳定性。

Comments Accepted to CVPR 2026

Thermal odometry and dense mapping using learned odometry and Gaussian splatting

基于学习的热力计与高密度映射：使用学习的热力计和高斯点扩散

Tianhao Zhou, Yujia Chen, Zhihao Zhan, Yuhang Ming, Jianzhu Huai

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

AI总结 TOM-GS通过结合学习的热力计与高斯点扩散技术，实现了高效的热成像导航与密集地图生成，优于现有方法。

Comments 11 pages, 2 figures, 5 tables

ADGaussian: Generalizable Gaussian Splatting for Autonomous Driving via Multi-modal Joint Learning

ADGaussian：通过多模态联合学习实现自动驾驶的通用高斯点云重建

Qi Song, Chenghong Li, Haotong Lin, Sida Peng, Rui Huang

机构 * School of Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong (Shenzhen)（中国香港中文大学（深圳）科学与工程学院） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 ADGaussian通过多模态联合学习实现自动驾驶场景的高斯点云重建，提升零样本泛化能力。

Comments The paper is accepted by ICRA 2026 and the project page can be found at https://maggiesong7.github.io/research/ADGaussian/

CompSplat: Compression-aware 3D Gaussian Splatting for Real-world Video

CompSplat: 为真实世界视频设计的压缩感知3D高斯点散布

Hojun Song, Heejung Choi, Aro Kim, Chae-yeong Song, Gahyeon Kim, Soo Ye Kim, Jaehyup Lee, Sang-hyo Park

机构 * Kyungpook National University（Kyungpook国立大学） ； Adobe Research（Adobe研究院） 纠错

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

AI总结 CompSplat是一种针对真实世界视频压缩感知的3D高斯点散布框架，通过建模帧级压缩特性来减少帧间不一致性和累积几何误差，实现了在高压缩条件下更高质量的视角合成。

Comments Preprint. Under review

GaussianCaR: Gaussian Splatting for Efficient Camera-Radar Fusion

GaussianCaR: 基于高斯点云的高效相机-雷达融合

Santiago Montiel-Marín, Miguel Antunes-García, Fabio Sánchez-García, Angel Llamazares, Holger Caesar, Luis M. Bergasa

机构 * Department of Electronics. University of Alcalá, Spain.（电子系，阿尔卡拉大学，西班牙） ； Department of Cognitive Robotics. Delft University of Technology, The Netherlands.（认知机器人系，代尔夫特理工大学，荷兰） 纠错

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

AI总结 GaussianCaR通过高斯点云实现高效相机-雷达融合，提升自动驾驶中动态物体和地图元素的感知精度与效率。

Comments 8 pages, 6 figures. Accepted to IEEE ICRA 2026

SharpTimeGS: Sharp and Stable Dynamic Gaussian Splatting via Lifespan Modulation

SharpTimeGS: 通过寿命调节实现锐利且稳定的动态高斯点云

Zhanfeng Liao, Jiajun Zhang, Hanzhang Tu, Zhixi Wang, Yunqi Gao, Hongwen Zhang, Yebin Liu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Beijing Normal University（北京师范大学） ； Central China Normal University（华中师范大学） 纠错

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

AI总结 SharpTimeGS通过寿命调节实现动态高斯点云的锐利稳定建模，提升长期稳定性并保持动态保真度，实现实时4K渲染。

REArtGS++: Generalizable Articulation Reconstruction with Temporal Geometry Constraint via Planar Gaussian Splatting

REArtGS++: 通过平面高斯散射的时序几何约束实现通用的关节重建

Di Wu, Liu Liu, Anran Huang, Yuyan Liu, Qiaojun Yu, Shaofan Liu, Liangtu Song, Cewu Lu

机构 * Hefei Institutes of Physical Science, Chinese Academy of Sciences（合肥物理科学研究院，中国科学院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； RoboticsX, Tencent（腾讯机器人院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 REArtGS++通过引入时序几何约束和平面高斯散射，提升关节物体在不同状态下的通用表面重建和参数估计能力。

Comments 10 pages, 7 figures

Constrained Dynamic Gaussian Splatting

受限动态高斯点撒技术

Zihan Zheng, Zhenglong Wu, Xuanxuan Wang, Houqiang Zhong, Xiaoyun Zhang, Qiang Hu, Guangtao Zhai, Wenjun Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 CDGS通过引入可微预算控制器和自适应分配机制，在约束条件下实现高效动态场景重建，提升率-失真性能并实现3倍压缩。