收集详情
采集完成 · 候选 403 · 已筛选 403
RSS 公告日期：2026-09-23
更新时间：2026-09-23T06:08:15.464944Z
中文总结由 AI 基于论文标题与作者摘要生成。
重点推荐 · 3
4DGS-JEPA：动态 Gaussian Splatting 的时间组合联合嵌入预测
4DGS-JEPA: Temporally Compositional Joint-Embedding Prediction for Dynamic Gaussian Splatting
论文提出 4DGS-JEPA，用 Gaussian 原生的联合嵌入预测架构学习动态三维场景的可复用预测动力学。模型采用场景、运动组和 Gaussian 三级表示，并通过时间跨度条件转移算子支持直接预测与递归展开；时间组合约束要求不同时间路径到达同一未来状态时保持一致。作者报告的受控实验表明，该设计降低了潜在路径依赖，改善了解码运动的一致性，并结合持久身份与最优传输匹配，在重排和拓扑变化下保持较可靠的对应关系。
关注理由 直接研究动态 Gaussian Splatting 的可预测动态建模、递归预测和高斯级几何一致性，属于三维 Gaussian 场景表示的动态扩展。
超快速随机 Gaussian Splatting 去噪的神经推理
Ultra-fast Neural Inference for Stochastic Gaussian Splatting Denoising
论文针对随机渲染取消排序和 alpha 混合后产生的空间噪声，提出时序神经去噪器，并在随机 2D Gaussian Splatting 渲染上验证。方法结合双路径指数移动平均、逐像素历史可信度预测、固定各向异性空间滤波和方差门控合成，以稳定自由相机运动中的输出。作者报告该流程保留了无排序、无混合的光栅化性能，去噪后视觉效果更稳定；其额外开销低于移除排序和混合所节省的时间，但与排序 alpha 混合渲染相比仍存在 PSNR 差距。
关注理由 直接研究随机 2D Gaussian Splatting 渲染中的时序去噪与实时渲染性能，属于二维 Gaussian Splatting 的渲染扩展。
φ-RIE：从照片级重建到交互式环境
\phi-RIE: From Photorealistic Reconstruction to Interactive Environments
论文针对 3DGS 重建结果缺乏物理交互能力的问题，提出 Gaussian 原生的 φ-RIE 流程。方法将选定物体构造成可移动模拟资产，并耦合处理物体源内容移除与被遮挡背景补全，同时保留未编辑的 Gaussians，以实现视觉状态和物理状态对齐。作者在 50 个 ScanNet++ 场景上报告，证据驱动的选择与注册重试将 20 mm 匹配 F1 从 0.336 提升至 0.383（固定保留率）；进一步测试展示了资产可执行性、相较单一生成器基线的操控收益及转换造成的视觉代价。
关注理由 摘要直接研究 3D Gaussian Splatting 的对象级拆分、编辑、背景补全与交互式场景转换，属于 Gaussian 场景表示的编辑和应用。
相关方法 · 2
Mira-Scene：用于生成式三维场景重建的像素对齐布局
Mira-Scene: Pixel-Aligned Layouts for Generative 3D Scene Reconstruction
论文提出用于可组合三维场景重建的 Mira-Scene，以规范坐标图将可见对象像素映射到有界对象坐标，再结合场景空间点云恢复对象变换。多模态扩散 Transformer 联合生成对象几何与坐标图，并通过共享注意力增强几何和布局一致性。在室内、室外、合成及真实场景上，作者报告其布局精度优于基线，相比 SAM3D 的 3D-IoU 和 2D-IoU 分别提升 39.8% 和 16.5%。
关注理由 研究单图像条件下的可组合三维场景重建与对象布局恢复，方法可直接支撑可控三维场景生成，但摘要未明确面向城市或建筑。
AgriGen：用于逼真农业机器人仿真的大规模场景生成框架
AgriGen: Large-Scale Scene Generation Framework for Photorealistic Agricultural Robotics Simulation
论文提出基于 ROS 和 Isaac Sim 的大规模农业环境程序化生成框架，旨在缓解田间数据获取困难、环境控制不足和季节变化带来的数据多样性问题。框架支持逼真渲染、物理仿真与域随机化，并内置行作物、果园和葡萄园等场景类型，同时支持扩展到其他作物。其直接目标是农业机器人仿真，摘要未报告城市场景实验或城市数据集结果。
关注理由 提出面向大规模户外环境的程序化三维场景生成框架，虽目标是农业机器人而非城市，但其程序化生成、物理仿真和域随机化可作为城市场景生成的支撑技术。