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本文提出 Seed Injection（种子注入）和 Temporal Biased Relocation（时序偏置重定位）两种策略，基于预测的时空目的地而非当前位置来分配高斯基元，在不增加高斯预算的前提下，提升了动态场景中微小快速运动物体和精细纹理的重建质量。
Orbia 提出了首个系统评估交互式视频世界模型 3D 一致性的基准，通过受控探索与回访协议，从输入保持、生成内容持久性和 3D 自洽性三个维度对 27 个模型进行评测。
image-blaster 是一个面向 Claude Code 的开源 MIT 技能套件，可在 5 分钟内将单张照片转换为可探索的 3D 环境。它串联 World Labs Marble、Hunyuan 3D、nano-banana 和 ElevenLabs，生成网格模型、高斯泼溅、物理效果和环境音效，可直接用于 Unity、Unreal、Godot、Blender 或 Three.js。
一篇爆帖宣称，一个 GitHub 仓库能在几分钟内将任意单张照片转换成完全可探索的 3D 世界——包括带物理效果的网格、背景高斯点云和环境音效——这震动了整个 3D 内容创作行业。
一条推文宣传了一个名为 image-blaster 的新开源 GitHub 仓库，它能将一张照片转化为可探索的 3D 世界——包括网格、物理效果、背景点云和环境音效，并声称该工具可能颠覆传统的 3D 建模工作流。
Imagine3D-LLM 提出在回答多视角空间推理问题之前，先让多模态大语言模型想象出场景的紧凑 3D 表示（从可学习的摘要 token 解码为 3D 高斯泼溅，并以光度重建损失进行监督），在多个基准测试上超越了以往的 3D 感知 MLLM 方法。
QI_2.1_AnyAngle 是一个针对 Qwen Image 2.1 的 LoRA，可实现风格一致的相机角度变换。其工作原理是从源图像生成高斯泼溅或 3D 模型，在 Blender 中重新渲染新角度，并将其作为参考来引导图像编辑。
本文提供了一个关于使用Three.js原生Gaussian Splatting支持的实用指南，解释了如何在Web 3D场景中加载和渲染Gaussian Splats，并附有代码示例。
本文介绍了一种物理集成的算子学习框架，使用前馈高斯溅射表示来直接纳入PDE算子，减少时空系统长期自回归预测中的误差。
4DAnyone通过生成多视角一致视频并将其提升到4D高斯溅射，从单目视频重建4D人物，并使用参考和目标上下文设计来解决扩展瓶颈。
LocusGS 通过用3D锚定状态（中心和半径）增强高斯查询，从而改进前馈3D高斯溅射，提升3D场景重建的空间连贯性和渲染质量。
展示了一个使用Unreal Engine进行的完整3D高斯溅射公寓，通过500万个点和1万步训练，显示了对复杂材质的更高保真度。
GaussianSplatting.jl 2.0版本通过KernelAbstractions.jl带来了多GPU后端支持、多线程UI、MCMC致密化策略，以及用于更好3D重建的深度/几何监督。
TRACE 提出了一种新的主动三维重建方法，通过优化完整的传感器轨迹来实现场景信息的遍历覆盖，相比 next-best-view 基线方法取得了 1.5 dB 的 PSNR 提升。
作者描述了一个交互式绘画工具的开发过程，该工具利用图像的边缘信息来引导二维高斯泼溅作为笔刷笔触，避免了缓慢的梯度下降方法，并产生类似绘画的效果。
一本免费的互动书籍，教授使用JavaScript和WebGPU进行图形编程，涵盖从基础到高级主题，如GPU计算和高斯泼溅（Gaussian splatting）。
本文提出了PhyMRI-SR，一种物理感知的MRI超分辨率方法，它利用高斯溅射和物理约束建模来动态调整分辨率-SNR配置，实现了最先进的性能。
一种名为.splat4d的新型4D高斯splat格式，具有可调误差边界，对原始splat的压缩比为16-58倍，并支持动态场景的原生HTTP Range流式传输，代码和演示已提供。
CGGS是一个文本到3D的框架，通过使用一致性增强损失、布局装饰和基于熵的深度损失的几何细化等多阶段方法，提高了第一人称3D场景生成中的几何一致性和质量。