Refining Gaussian Splatting: A Volumetric Densification Approach
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；NeRF(abstract)；3DGS(abstract)；point cloud(abstract)
视觉与机器人
3D 视觉
三维重建、NeRF、Gaussian Splatting、点云和空间智能。
1. Gaussian Splatting 3139 篇
Recent Advances in 3D Gaussian Splatting
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；NeRF(abstract)；3DGS(abstract)；3D reconstruction(abstract)
Drop-In Perceptual Optimization for 3D Gaussian Splatting
3D高斯溅射的即插即用感知优化
机构 * Apple（苹果公司） ； Tandon School of Engineering, New York University（纽约大学坦登工程学院）
专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(summary_cn,abstract)；Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 针对3DGS依赖像素级损失导致模糊的问题，提出正则化Wasserstein损失WD-R，通过大规模人类主观实验验证其在纹理恢复和感知指标上的优势，并推广到多种框架和场景压缩任务。
Comments Accepted as a conference paper at ECCV'26. Project page: https://apple.github.io/ml-perceptual-3dgs
GS-Hider: Hiding Messages into 3D Gaussian Splatting
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；3DGS(abstract,comments)；NeRF(abstract)；point cloud(abstract)
Comments Accepted by NeurIPS 2024, 3DGS steganography
3DGS-Calib: 3D Gaussian Splatting for Multimodal SpatioTemporal Calibration
专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(title,abstract)；Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.RO
Comments Accepted at IROS 2024 (Oral presentation). Project page: https://qherau.github.io/3DGS-Calib/
CoMVS-GS: Collaborative Multi-View Stereo and 3D Gaussian Splatting for Surface Reconstruction
CoMVS-GS：用于表面重建的协同多视图立体与3D高斯溅射
机构 * Wuhan University（武汉大学） ； Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学）
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；3DGS(abstract,abstract_cn)；novel view synthesis(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 CoMVS-GS结合多视图立体与3D高斯溅射，通过新的初始化方式和互监督机制优化表面重建，在室外场景提升几何精度与网格紧凑性，同时保持高渲染质量。
2Xplat: Decoupling Geometry and Appearance Modeling for Feed-Forward 3D Gaussian Splatting
2Xplat：两个专家胜过一个通才
机构 * Yonsei University（延世大学） ； Sungkyunkwan University（成均馆大学）
专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(summary_cn,abstract)；Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出2Xplat框架，通过分离几何估计与高斯生成，改进3DGS生成效果，证明模块化设计在复杂3D建模中的优势。
Comments Project page: https://hwasikjeong.github.io/2Xplat
NGS-Marker: Robust Native Watermarking for 3D Gaussian Splatting
NGS-Marker：面向3D高斯溅射（3DGS）的鲁棒原生水印
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Zhejiang Key Laboratory of Geographic Information Science（浙江省地理信息科学重点实验室）
专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(title_cn,abstract)；Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 该研究针对现有3D高斯溅射水印技术无法抵御部分侵权的问题，提出NGS-Marker原生水印框架，通过联合训练的注入器与解码器及梯度渐进注入策略实现全场景覆盖，可抵御部分侵权并支持混合与多模态水印，具备实际部署灵活性。
Reprojection-Guided 3D Gaussian Splatting Diffusion for Weakly Supervised Single-Image Normal Estimation
CLONE: 基于3DGS的闭环可微优化框架用于单图像法线估计
机构 * School of Artificial Intelligence and Computer Science, Jiangnan University, Wuxi, China（江南大学人工智能与计算机科学学院，中国无锡） ； School of Data Science, Lingnan University, Hong Kong, China（岭南大学数据科学学院，中国香港）
专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(title_cn,abstract)；Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出CLONE框架，通过3D高斯泼溅参数化场景并利用协方差特征分解得到连续可微法线，结合可微光照模型和一步确定性扩散精化网络，在统一重投影目标下联合优化，实现无需真值法线监督的几何一致性单图像法线估计。
LocusGS: Spatially Grounded Tokens for Feed-Forward 3D Gaussian Splatting
LocusGS：用于前馈三维高斯溅射的空间锚定令牌
机构 * National University of Defence Technology（国防科技大学）
专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(summary_cn,abstract)；Gaussian Splatting(title)；novel view synthesis(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 LocusGS为前馈3DGS的高斯查询添加三维锚定状态，提升查询空间连贯性，在相同高斯预算下改善新视图合成的渲染质量。
Scene-Agnostic Object-Centric Representation Learning for 3D Gaussian Splatting
面向3D高斯散射的场景无关物体感知表示学习
机构 * Aalto University（阿尔托大学） ； University of Oulu（奥卢大学）
专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(summary_cn,abstract)；Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出一种场景无关的物体感知监督方案，通过预训练的slot attention基Global Object Centric Learning模块，学习一致的物体代码本，提升3DGS的表示结构和泛化能力。
JSGS: JPEG State-Guided Supervision for 3D Gaussian Splatting from Mixed-Quality Views
JSGS：基于混合质量视图的3D高斯溅射的JPEG状态引导监督
专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(summary_cn,abstract)；Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 针对混合质量JPEG图像损坏3D高斯溅射（3DGS）跨视图高斯更新的问题，提出JSGS方法，利用JPEG量化表构建观测算子并结合块差异正则化，在7个场景和3种设置下获最优指标且渲染速度约150 FPS。
EvTrajGS: Accurate and Efficient 3D Gaussian Splatting from Unposed Event Streams
EvTrajGS：基于无姿态事件流的精确高效3D高斯溅射（Gaussian Splatting）方法
机构 * School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学计算机科学与工程学院） ； Guangdong Province Key Laboratory of Information Security Technology（广东省信息安全技术重点实验室） ； Key Laboratory of Machine Intelligence and Advanced Computing, Ministry of Education（机器智能与先进计算教育部重点实验室） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） ； School of Computing and Information Technology, Great Bay University（大湾区大学计算与信息技术学院）
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,title_cn)；3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出EvTrajGS框架，针对无姿态事件流实现精确高效的3D高斯溅射，通过连续时间轨迹参数化、时间耦合姿态更新及损失加权事件采样，在提升重建与姿态精度的同时降低计算开销，性能优于现有方法。
RealityBridge: Bridging Editable 3D Gaussian Splatting Driving Simulations and Real-World Videos
RealityBridge: 连接可编辑3D高斯泼溅驾驶模拟与现实世界视频
机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Guangdong Key Laboratory of Information Security Technology（广东省信息安全技术重点实验室） ； Key Laboratory of Machine Intelligence and Advanced Computing, Ministry of Education（教育部机器智能与先进计算重点实验室）
专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(summary_cn,abstract)；Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出RealityBridge框架，利用多模态控制和轻量级GateNet，结合自回归长视频训练与奖励引导后训练，缩小编辑后3DGS驾驶视频的Sim-to-Real差距，提升视觉真实感和时间一致性。
Comments Under submission
StreamSplat: Streaming Feed-Forward 3D Gaussian Splatting
StreamSplat：流式前馈三维高斯溅射
专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(summary_cn,abstract)；Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出StreamSplat流式前馈3DGS框架，通过VACC、HPDA、CGFI技术实现长输入流下的高效因果场景更新，在多数据集上的新视角合成质量优于固定视角基准。
DynActiveGS: Active Gaussian Splatting for Dynamic Scene Reconstruction
DynActiveGS：面向动态场景重建的主动高斯溅射方法
机构 * Tsinghua University, Shenzhen International Graduate School（清华大学深圳国际研究生院） ； Huawei Technologies Ltd（华为技术有限公司） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室）
专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(summary_cn,abstract)；Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 DynActiveGS是基于3DGS的动态感知主动重建框架，通过分解不确定性实现动态场景的鲁棒主动重建，在多指标上优于现有基线。
Comments Accepted to ACM Multimedia 2026
AtlasLC: Fast Codec-Ready Compression of Object-Centric 3D Gaussian Splatting
AtlasLC：适用于编解码器的以对象为中心的3D高斯溅射的快速压缩
专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(summary_cn,abstract)；Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.GR
AI总结 本文提出AtlasLC，一种无源码无训练的以对象为中心的3DGS压缩管线，可减少压缩时间并优化部署相关指标，助力构建可扩展的XR资产库。
Comments Accepted to IEEE ISMAR 2026 (TVCG)
ATSplat: Compact Feed-forward 3D Gaussian Splatting with Adaptive Token Expansion
ATSplat：具有自适应令牌扩展的紧凑型前馈3D高斯点渲染
机构 * Yonsei University（延世大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(summary_cn,abstract)；Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 研究针对现有前馈3DGS方法不足，提出ATSplat框架。通过自适应3D令牌恢复自适应分配能力，先提升深度等形成场景支架，再回归高斯并解耦放置，还用模块预测不确定性分数并扩展令牌。实验表明其实现高质量渲染且减少高斯数量，提升效率。
Comments Project page is at: https://join16.github.io/page-atsplat
QIRF Quantum-Inspired Non-Orthogonal Function-Space Compression for 3D Gaussian Splatting
用于3D高斯点云的量子启发式非正交函数空间压缩
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；NeRF(abstract,abstract_cn)；3DGS(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV
AI总结 研究针对3D高斯点云存储和渲染成本高的问题，提出量子启发式非正交函数空间压缩方法QIRF，通过构建矩阵、广义特征分解等操作减少高斯数量和存储，提升渲染速度，且保持重建质量，揭示了非正交函数空间冗余的重要性。
Vis4GS: A Visual Analytic Tool for 3D Gaussian Splatting Reconstruction
Vis4GS: 3D高斯泼溅重建的可视分析工具
专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(summary_cn,abstract)；Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.GR
AI总结 针对3DGS重建中高斯属性对伪影的影响难以解释的问题，提出Vis4GS多视图可视分析工具，通过链接伪影与高斯属性、视图覆盖、训练进度和谱系，支持结构化诊断重建失败原因。
Comments Accepted to IEEE VIS 2026 Short Papers
The Role of Initialization in 3D Gaussian Splatting
初始化与密集化在3D高斯散射中的作用与关系
机构 * Czech Technical University in Prague, Faculty of Electrical Engineering（布拉格捷克技术大学电子工程系） ； Czech Technical University in Prague, Czech Institute of Informatics, Robotics and Cybernetics（布拉格捷克技术大学信息技术、机器人学与自动化研究所）
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；3DGS(abstract,abstract_cn)；point cloud(abstract)；novel view synthesis(abstract)
AI总结 本文研究初始化与密集化在3D高斯散射中的关系，提出新基准测试，分析不同初始化类型与密集化方案的组合，发现现有密集化方法无法充分利用密集初始化。
Comments Sources are available at https://github.com/deivse/ivd_splat . Changes in this version: extended experiments, adjusted direction
You Only Gaussian Once: Controllable 3D Gaussian Splatting for Ultra-Densely Sampled Scenes
你只需一次高斯：用于超密集采样场景的可控3D高斯点划法
机构 * Ke Holdings Inc.（凯控股有限公司）
专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(summary_cn,abstract)；Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出YOGO框架，通过确定性预算均衡解决3DGS在工业应用中的资源消耗问题，并引入Immersion v1.0数据集提升重建精度。
Comments 15 pages, 5 figures
GeoGS-SLAM: Online Monocular Reconstruction Using Gaussian Splatting with Geometric Priors
GeoGS-SLAM：使用带几何先验的高斯点云的在线单目重建
机构 * State Key Laboratory of Industrial Control Technology, College of Control Science and Engineering, Zhejiang University（工业控制技术国家重点实验室，浙江大学控制科学与工程学院） ； Key Laboratory of Collaborative Sensing and Autonomous Unmanned Systems of Zhejiang Province（浙江省协同感知与自主无人系统重点实验室）
专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(summary_cn,abstract)；Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.RO
AI总结 研究提出GeoGS-SLAM在线单目密集重建系统，结合3DGS地图表示与几何先验。利用前馈模型预测先验，通过采样扩展地图，粗到细优化姿态和地图，纳入回环检测与姿态图优化，实验表明其在质量、精度和实时性上优于现有方法。
StereoSplat+: Feed-Forward Stereo Gaussian Splatting with Diffusion-Assisted Progressive Inference
StereoSplat+：具有扩散辅助渐进推理的前馈立体高斯点云渲染
机构 * Institute of Science Tokyo（东京科学研究所）
专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(summary_cn,abstract)；Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 研究从单目立体观察恢复高质量3DGS场景的问题，提出StereoSplat+框架，包含StereoSplat估计器及扩散增强单步渐进推理方案，实验表明该方法提升了新视图渲染质量和几何精度，优于现有前馈3DGS基线。
Comments 8 pages, accepted as a conference paper for IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS2026)
GeoGS-SLAM: Geometry-Only Gaussian Splatting for Dense Monocular SLAM
GeoGS-SLAM：用于密集单目 SLAM 的仅几何高斯点云法
机构 * School of Instrument Science and Opto-electronics Engineering, Beihang University（仪器科学与光电工程学院，北京航空航天大学）
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；3DGS(abstract,abstract_cn)；3D reconstruction(abstract)；novel view synthesis(abstract)
AI总结 研究针对密集视觉 SLAM 问题，提出仅几何高斯点云法（GeoGS）及基于此的 GeoGS-SLAM 系统。该方法仅保留空间参数减少基元参数，专注几何重建，通过有效训练框架和地图更新策略，提升在线映射效率与几何重建质量。
Rendering-Aware Bayesian 3D Gaussian Splatting with Native Uncertainty and Adaptive Complexity Control
具有原生不确定性和自适应复杂度控制的渲染感知贝叶斯3D高斯点云渲染
机构 * Advanced Micro Devices, Inc.（超威半导体公司） ； University of Texas at Arlington（德克萨斯大学阿灵顿分校）
专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(summary_cn,abstract)；Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 研究针对3D高斯点云渲染标准训练管道的不足，引入渲染感知贝叶斯3DGS框架，通过特定后验跟踪高斯几何，有可选扩展及明确训练计划。实验表明该框架在主动视图选择等任务中表现出色，能提供原生预测不确定性，提升相关指标。
Comments 26 pages, 4 figures, 24 tables including appendix. Preprint
Sparse-View Surface Reconstruction using Gaussian Splatting through High-Confidence Depth Propagation with Normal Priors
通过具有法线先验的高置信度深度传播，使用高斯点云进行稀疏视图曲面重建
机构 * School of Software, Tsinghua University（清华大学软件学院） ； China Telecom（中国电信） ； Department of Computer Science, Wayne State University（韦恩州立大学计算机科学系）
专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；3DGS(abstract,abstract_cn)；3D reconstruction(abstract)；novel view synthesis(abstract)
AI总结 研究稀疏视图的3D重建难题，提出基于3D高斯点云的方法，用法线引导深度传播扩展深度信息，引入异常深度边缘感知正则化处理深度不连续，实验表明该方法优于现有技术。
Comments Accepted by ECCV 2026
AnchorSplat: Fast and Structure Consistent Detail Synthesis for Gaussian Splatting
AnchorSplat：用于高斯泼溅的快速且结构一致的细节合成
机构 * MAIS&NLPR, CASIA（中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室） ； GigaAI ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Tsinghua University（清华大学）
专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(summary_cn,abstract)；Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出AnchorSplat，一种端到端3D原生深度网络，通过点锚机制实现几何一致性，无需原始多视图图像，在3DGS-SR基准上实现比优化方法快10^5倍的细节合成。
Comments Accepted by ECCV2026. Code: https://github.com/zhude233/AnchorSplat
X-Splat: Gaussian Splatting for 3D CBCT Generation from Single Panoramic Radiograph
X-Splat：基于高斯泼溅的从单张全景X光片生成3D CBCT
机构 * Sano Centre for Computational Medicine（桑诺计算医学中心） ； Jagiellonian University（雅盖隆大学） ； Warsaw University of Technology（华沙技术大学） ； Research Institute IDEAS（IDEAS研究 institute） ； Harvard Medical School（哈佛医学院）
专题命中 Gaussian Splatting ：NeRF(summary_cn,abstract)；Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出X-Splat，首个利用高斯泼溅从单张全景X光片生成CBCT样3D牙科体积的方法，通过已知采集几何初始化可学习高斯原语，结合Beer-Lambert重投影和多视角训练监督，优于NeRF和GAN基线。
Comments 19 pages, 6 figures, including appendix. Under review
IBRSteG: Learning a Generalizable Steganography Framework for 3D Gaussian Splatting
IBRSteG: 学习一种面向3D高斯泼溅的可泛化隐写框架
机构 * Department of Automation, Tsinghua University（自动化系，清华大学）
专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(summary_cn,abstract)；Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出IBRSteG，一种可泛化的3DGS隐写框架，通过GAS网络学习场景无关的嵌入函数，将秘密3D高斯属性注入覆盖场景，无需逐场景微调即可重构隐写场景，实现高视觉质量、大容量和安全性。
Comments Accepted by IEEE Transactions on Multimedia (TMM)
