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Flux-GS通过高效光照表示、属性条件增强和多视图稠密化策略，在移动平台上实现了实时高保真3D高斯溅射。
介绍了DF3DV-1K，一个包含1048个场景和89924张图像的大规模真实世界数据集，用于无干扰的新视角合成，同时提供了九种方法的基准测试，以及通过微调基于扩散的2D增强器来改进辐射场方法的应用。
一个智能体将两个Hugging Face空间（一个用于图像生成，一个用于3D重建）串联起来，生成了一个电影级3D巴黎画廊，展示了积木式经济模式——智能体将经过验证的组件拼接在一起，而非从头开始构建。
ABot-Earth 0.5 是一个生成式3D框架，它利用3D高斯泼溅（3D Gaussian Splatting）从卫星图像合成逼真的3D城市环境，实现实时可视化和低成本的闭环无人机导航。
ZipSplat 是一种基于 token 的前馈 3D 高斯溅射模型，利用 k-means 聚类将高斯放置与像素网格解耦，在无需真实位姿或内参的情况下，在 DL3DV 和 RealEstate10K 上实现了约 6 倍的高斯减少，同时设立了新的最佳结果。
TideGS提出了一种外存训练框架，通过块虚拟化、异步流水线和差分流式传输技术，在SSD-CPU-GPU层级管理参数，使得在单个GPU上能够以超过十亿原语进行3D高斯泼溅训练。
RT-Splatting 提出了一种新的3D高斯泼溅框架，该框架将几何占据与光学不透明度分离开来，从而改善半透明镜面表面的渲染，实现高保真的反射与透射。
一篇使用C++和OpenGL从零构建简化版3D Gaussian Splatting渲染器的教程，涵盖加载和渲染Gaussian splats。
本文重点介绍了使用3D高斯泼溅（3D Gaussian Splatting）技术创建逼真的基于浏览器的房屋漫游体验，从而消除了对房地产经纪人和VR硬件的需求。文章强调了基于PlayCanvas构建的解决方案的低成本和开源特性。
文章介绍了一种利用手机扫描房屋并基于3D高斯泼溅技术（3D Gaussian Splatting）生成逼真3D模型的方法，无需VR头盔或App即可在浏览器中浏览，大幅降低了看房和建模成本，并提及了相关的开源项目和商业机会。
SplatWeaver 是一种前馈新视角合成框架，它根据空间复杂度动态分配 3D 高斯基元，相比固定分配方法提升了渲染质量与效率。该框架利用基数高斯专家和高频先验引导的像素级路由方案，自适应地在复杂与平滑的场景区域间分配基元。
GlobalSplat 引入了一种高效的前馈框架，用于三维高斯散射，通过全局场景标记实现紧凑且一致的场景重建，将计算开销和推理时间降低至78毫秒以下。该方法采用从粗到细的训练策略，防止表示膨胀，同时以显著更少的高斯原语（16K）达到有竞争力的新视角合成性能，与密集基线相比更为高效。
HY-World 2.0 是一个多模态世界模型框架，通过全景生成、轨迹规划和场景组合等专用模块，从文本、图像和视频中生成高保真度的三维高斯泼溅场景，在开源方法中实现了最先进的性能。
SuperSplat 是一款免费、开源的浏览器端编辑器，由 PlayCanvas 基于 Web 技术构建，用于检查、编辑、优化和发布 3D Gaussian Splat。无需安装，可直接在 superspl.at/editor 在线使用。