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MetaView 提出了一种基于扩散的单目新视角合成框架，该框架结合了隐式几何先验与度量深度引导，能够在单张图像的大视角变化下实现一致且可控的渲染。
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。
Track2View 通过将视频扩散转换器基于配对3D点轨迹进行条件生成，从视频中生成新的相机视角，实现了最先进的视觉质量，并显著降低了旋转和平移误差。
一种无需训练的空间推理框架，它利用由预测3D几何生成的合成新视角视频，实现对自我中心视频中结论的重新审视。
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。
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。
RayDer 是一个统一的前馈变换器，它将相机估计、场景重建和渲染整合到单一架构中，用于从真实世界视频进行自监督的新颖视图合成，实现了清晰的幂律扩展和强大的零样本性能。
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。
MoCam 是一篇研究论文，介绍了一种基于扩散的统一新视角合成框架，该框架通过动态协调几何和外观先验，提高了对几何误差的鲁棒性。
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。