3DGS

NeurIPS Spotlight｜GHAP：把3DGS“剪枝”变成“重建更小的高斯世界”

NeurIPS Spotlight｜GHAP：把3DGS“剪枝”变成“重建更小的高斯世界”

本文第一作者王涛来自中国人民大学，共同第一作者李梦雨 () 来自清华大学。通讯作者为中国人民大学张琼助理教授 () 与孟澄助理教授 ()。其他作者还包括来自中国人民大学的曾舸舵。

11/14/2025 5:51:00 PM 机器之心

打破显存墙：谢赛宁团队提出CLM，单卡RTX 4090「撬动」1亿高斯点

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3D Gaussian Splatting (3DGS) 是一种日益流行的新视角合成方法，给定 3D 场景的一组带位姿的图像（即带有位置和方向的图像），3DGS 会迭代训练一个场景表示，该表示由大量各向异性 3D 高斯体组成，用以捕捉场景的外观和几何形状。用户可以使用训练好的场景表示来渲染先前未见过的视角的图像。与其他新视角合成方法相比，3DGS 具有更快的渲染时间，同时能达到相当的图像质量，因此迅速普及开来。

11/11/2025 5:12:00 PM 机器之心

SceneSplat: 基于3DGS的场景理解和视觉语言预训练，让3D高斯「听懂人话」的一跃

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开放词汇识别与分类对于全面理解现实世界的 3D 场景至关重要。目前，所有现有方法在训练或推理过程中都依赖于 2D 或文本模态。这凸显出缺乏能够单独处理 3D 数据以进行端到端语义学习的模型，以及训练此类模型所需的数据。

9/7/2025 4:40:00 PM 机器之心

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