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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。
本文介绍CoIn，一种新颖的3D场景修复框架，通过多阶段一致性流水线连接2D扩散模型与3D Gaussian Splatting，支持灵活遮罩下的物体移除与插入。
一种名为Streamable Gaussian Splatting的新方法实现了3D场景的实时流式传输，并暗示了一个可能令人惊讶的应用场景，需谨慎对待。
Lift4D是一个测试时优化框架，能够从单目野外视频中重建动态物体的完整4D几何、外观和形变，在具有遮挡和非刚性运动的挑战性序列上优于先前方法。
FLUX3D引入了一个框架，通过利用扩散对齐的结构化潜变量和稀疏结构感知的扩散变压器来增强表示学习和跨模态对齐，实现高保真图像到3D高斯泼溅生成，取得了最先进的结果。
SpatialAvatar-0 提出了一种基于共享 FLAME 网格绑定高斯表示的多阶段重建方法，用于高质量4D头部虚拟形象，在多个基准测试中实现了更优性能，且迭代次数更少。
苹果宣布高斯泼溅将于今年秋季集成到Apple Maps Flyover中，无需传统网格几何即可提供逼真的3D城市视图，该技术源自他们的SHARP研究模型。
在 WWDC 上，苹果展示了地图应用中令人印象深刻的高斯泼溅技术，凭借这一 3D 地图技术抢先于谷歌。
UniSHARP 将 SHARP 扩展到通用单目视图合成，适用于多种相机系统（透视、鱼眼、全向），通过在全方位潜在空间中对齐图像，并结合特征空间和高斯空间的联合对齐。该方法在一个新基准测试上优于其他替代方法。
研究人员提出了高斯点溅射（Gaussian Point Splatting），这是一种随机渲染方法，利用像素大小的不透明点和64位GPU原子操作，能够实时渲染数亿个高斯点。该方法已被SIGGRAPH 2026接收，采用层次化剔除与并行编程原语，实现均匀的工作负载分配，与原始高斯溅射相比仅存在轻微的噪声差异。
Tsplat 是一款基于 Rust 的命令行工具，仅使用 CPU 即可直接在终端中渲染 3D 高斯泼溅场景，甚至支持通过 SSH 运行。它支持 Unicode 半角块和图形协议，并具有导航和自动旋转控制。
4D Gaussian Splatting 是一种将平面2D图像转换为三维空间数据的技术，能够从实况画面重建不同视角。
文章报道了动态 Gaussian splatting 技术在成人内容创作中的应用，突显了 AI 生成媒体中一个有争议的里程碑。
一个草莓的高斯溅射模型，从90个视角通过焦点堆叠创建，使用slang-splat进行训练并使用SuperSplat进行查看。
Real Horizons 的 Spatial Studio 推出了 Reframe AI，它将 Gaussian splat tours 与 AI 图像重想象结合，让用户选择一个 3D 视角并对其进行重想象，然后可选择将 AI 生成的元素带回空间体验中。
VidSplat 是一种无需训练的生成式重建框架，它利用视频扩散先验，通过合成新视角，从稀疏输入中恢复完整的 3D 场景。