3D高斯泼溅场景重建综述发表
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3D高斯泼溅场景重建综述发表
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AI 综述
2026年10月14日，arXiv Computer Vision 发布一篇由 Ashim Dahal 等发表的综述论文，主题为 3D Gaussian Splatting（3DGS）实时场景重建的方法、系统与权衡。该综述将 3DGS 场景重建方法归纳为五类相互重叠的方向：单次生成、动态表示、效率与压缩、流式与沉浸式系统，以及 Gaussian Splatting SLAM。文章区分了仅渲染吞吐与任务相关的场景生成、更新、跟踪、建图与优化开销，并结合受控稀疏视角基准与原生评测，梳理跨类别在质量、延迟、内存与更新成本上的权衡。来源证据显示，该文为“Accepted version to Els Pattern Recognition”，文中称其综合当前文献、进行分类，并连接现有方法与工具以形成端到端流程。目前进展为综述已发布，尚无后续跟进报道。
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最新进展10月14日 12:00
3D Gaussian Splatting 实时场景重建综述：方法、系统与权衡报道时间线
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10月14日
- arXiv Computer Vision3D Gaussian Splatting 实时场景重建综述：方法、系统与权衡
这篇综述将 3D Gaussian Splatting（3DGS）场景重建方法归纳为五类相互重叠的方向：单次生成、动态表示、效率与压缩、流式与沉浸式系统，以及 Gaussian Splatting SLAM。文章区分了仅渲染吞吐与任务相关的场景生成、更新、跟踪、建图与优化开销，并结合受控稀疏视角基准与原生评测，梳理跨类别在质量、延迟、内存与更新成本上的权衡。
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