3D 视觉

WorldOlympiad: Can Your World Model Survive a Triathlon?

WorldOlympiad：你的世界模型能经受铁人三项考验吗？

Yuke Zhao, Wangbo Zhao, Weijie Wang, Zeyu Zhang, Dakai An, Akide Liu, Yinghao Yu, Jiasheng Tang, Fan Wang, Wei Wang, Bohan Zhuang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴达摩院） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Monash University（莫纳什大学） ； TRE, Alibaba Group（阿里巴巴TRE） 纠错

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

AI总结 提出WorldOlympiad基准，从物理忠实性、几何一致性和交互保真度三个维度诊断视频世界模型，揭示现有模型在物理推理、3D一致性和长程交互方面的显著不足。

Comments Project Page: https://alibaba-damo-academy.github.io/WorldOlympiad/, Code: https://github.com/alibaba-damo-academy/WorldOlympiad

Projection-Volume Fidelity Divergence: Diagnosing and Controlling Optimization Drift in Sparse-View 3D Gaussian Tomography

投影-体积保真度散度：稀疏视角三维高斯层析成像中优化漂移的诊断与控制

Yikuang Yuluo, Ao Wang, Shen Kuan, Yujie Liu, Wang Liao, Ying Chen, Shuangyang Zhong, Yixing Huang, Fuquan Wang

机构 * Chongqing University（重庆大学） ； Peking University Health Science Center（北京大学医学部） 纠错

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

AI总结 针对稀疏视角CT重建中投影域优化导致体积退化的问题，提出LADES控制器，通过线性退火丢弃和结构感知早停抑制高斯变形与共适应，提升体积保真度并减少训练时间。

Comments 29 pages, 9 figures

Gaussian Process Prior Variational Autoencoder for Endoscopic Videos

用于内窥镜视频的高斯过程先验变分自编码器

Ivan De Boi, Xinxing Shi, Xiaoyu Jiang, Tim J. M. Jaspers, Francisco Caetano, Mauricio A. Alvarez, Fons van der Sommen, Sam Van der Jeught

机构 * Department of Electromechanics, InViLab, University of Antwerp（安特卫普大学机电工程系InViLab实验室） ； Department of Computer Science, University of Manchester（曼彻斯特大学计算机科学系） ； Department of Electrical Engineering, Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学电气工程系） 纠错

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

AI总结 提出高斯过程先验变分自编码器（GPVAE），通过时间高斯过程先验替代因子化先验，结合两种可扩展GP近似和镜面反射掩码，实现内窥镜视频缺失帧的插值与修复，在C3VDv2数据集上平均降低RMSE 21.9%。

Building Drift: Documenting On-Site Construction Adaptations Across Material Lifecycles

建筑漂移：记录跨材料生命周期的现场施工适应

Ritik Batra, Martin Tamke, Tom Svilans, Jan Hüls, Amritansh Kwatra, Steven J. Jackson, Thijs Roumen, Mette Ramsgaard Thomsen

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

AI总结 提出“建筑漂移”概念，通过案例研究建立分类法，并开发Pentimento工具，利用视频和3D高斯泼溅记录现场适应，促进再生材料循环利用。

Comments In submission

One Demo is Worth a Thousand Trajectories: Action-View Augmentation for Visuomotor Policies

一个演示胜过千条轨迹：用于视觉运动策略的动作-视角增强

Chuer Pan, Litian Liang, Dominik Bauer, Eric Cousineau, Benjamin Burchfiel, Siyuan Feng, Shuran Song

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Toyota Research Institute（丰田研究所） 纠错

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

AI总结 提出一种数据增强框架，通过高斯泼溅和轨迹优化生成逼真的鱼眼图像序列和物理可行的动作轨迹，提升操作策略在场景变化和障碍物下的成功率。

Comments Project website: https://chuerpan.com/1001-demos.github.io/. Published at CoRL 2025

Journal ref Proceedings of The 9th Conference on Robot Learning, PMLR 305:3902-3914, 2025

Intrinsic 4D Gaussian Segmentation from Scene Cues

内在4D高斯分割：基于场景线索

Hasan Yazar, Mohamed Rayan Barhdadi, Erchin Serpedin, Mehmet Tuncel, Hasan Kurban

机构 * Istanbul Technical University（伊斯坦布尔理工大学） ； Texas A&M University（德克萨斯农工大学） ； Hamad Bin Khalifa University（哈马德·本·哈利法大学） 纠错

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

AI总结 提出Intrinsic-GS方法，无需训练和掩码，通过构建高斯原语的亲和图并利用社区检测实现4D场景分割，在Neu3D和HyperNeRF上达到与掩码监督方法相当的精度，且速度提升12.5倍。

Comments 15 pages, 4 figures, 7 tables. Includes supplementary material. Preprint

Gaussian Light Field Splatting: A Physical Prior-Driven Vision Transformer for Unsupervised Low-Light Image Enhancement

高斯光场溅射：一种物理先验驱动的视觉Transformer用于无监督低光图像增强

Yuhan Chen, Wenxuan Yu, Guofa Li, Fuchen Li, Kunyang Huang, Yicui Shi, Ying Fang, Wenbo Chu, Keqiang Li

机构 * College of Mechanical and Vehicle Engineering, Chongqing University（重庆大学机械与车辆工程学院） ； Herbert Wertheim College of Engineering, University of Florida（佛罗里达大学赫伯特·韦特海姆工程学院） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学电气与计算机工程系） ； National Innovation Center of Intelligent and Connected Vehicles（国家智能网联汽车创新中心） ； School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学车辆与运载学院） 纠错

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

AI总结 提出GLFS模型，将高斯溅射的连续物理光照建模引入Transformer，通过各向异性高斯函数表示场景光照并引入物理引导偏置到自注意力中，配合颜色向量角损失和亮度边缘损失，实现非均匀光照下的曝光均衡和色彩校正，达到最先进性能。

GSPan: A Continuous Gaussian Primitive Representation for Arbitrary-Scale Pansharpening

GSPan：一种用于任意尺度全色锐化的连续高斯基元表示

Fangyi Li, Xiaoyuan Yang, Yixiao Li, Zongyang Sui, Kangqing Shen, Gemine Vivone

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； National Research Council - Institute of Methodologies for Environmental Analysis, CNR-IMAA（意大利国家研究委员会 - 环境分析方法研究所） 纠错

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

AI总结 提出GSPan框架，将2D高斯溅射引入全色锐化，通过连续可学习的2D高斯基元表示残差细节，实现任意尺度融合，无需重新训练。

SplatlessDF: Continuous Distance Field Mapping with Non-Splatting Gaussians

SplatlessDF: 基于非溅射高斯分布的连续距离场映射

Monisha Mushtary Uttsha, Lan Wu, Teresa Vidal-Calleja

机构 * UTS Robotics Institute, Faculty of Engineering and IT, University of Technology Sydney（悉尼科技大学工程与信息技术学院UTS机器人研究所） ； School of Engineering, University of Western Australia（西澳大学工程学院） 纠错

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

AI总结 提出SplatlessDF框架，利用各向异性高斯元素从空间角度构建连续距离场，支持距离和梯度查询，并可与2D高斯溅射结合实现统一建模，适用于机器人导航。

Entropic Partial Optimal Transport and Partial Gromov--Wasserstein Distance between Gaussian Mixtures

高斯混合模型之间的熵正则化部分最优传输与部分格罗莫夫-瓦瑟斯坦距离

Toshiaki Yachimura, Xiaocheng Zou

专题命中 Gaussian Splatting ：point cloud(abstract)

AI总结 本文针对高斯混合模型，开发熵正则化部分最优传输并定义部分混合格罗莫夫-瓦瑟斯坦距离，证明其极小值存在唯一性等性质，经数值实验验证该方法对异常值匹配具有鲁棒性。

Comments 7 figures

Efficient Compression of Structured and Unstructured Volumes via Learned 3D Gaussian Representation

基于学习的三维高斯表示对结构化与非结构化体积的高效压缩

Landon Dyken, Sharmistha Chakrabarti, Nathan Debardeleben, Steve Petruzza, Qi Wu, Will Usher, Sidharth Kumar

专题命中 Gaussian Splatting ：novel view synthesis(abstract)

AI总结 提出基于三维高斯原语的显式模型压缩体积数据，通过加权聚合重建标量场，无需网格存储，在非结构化体积上全面超越隐式神经表示。