深度分析
GeoSAM-3D：利用單目 Gaussian Splatting 與圖形測地熱核實現即時 3D 分割
本研究以單眼手機影片為輸入，結合SAM2 2D掩膜與單目高斯重建，透過圖形測地熱核在高斯中心圖上傳播使用者提示，將開放詞彙的2D分割提升為持續跨視角的3D掩膜，並有效抑制相鄰卻不相連物件的幾何洩漏，為輕量化3D場景分割提供新方向。預期將加速AR/VR應用的即時場景理解與機器人導航。
Gaussian Splatting
LiDAR反射率
LR-SGS：以 LiDAR 反射率引導的 Salient Gaussian Splatting 用於自駕場景重建
自駕場景重建挑戰在於光照與車體運動導致的影像不穩定。該研究提出LR-SGS，以LiDAR反射率與Salient Gaussian結構導向，高效結合幾何與RGB，共同優化反射率通道與邊界一致性。實驗顯示相較現有方法在複雜光照場景有明顯重建提升。
Gaussian Splatting
GS-Surrogate：利用可變形 Gaussian Splatting 突破科學模擬參數探索的效能瓶頸
科研模擬數據量龐大且探索成本高。新論文 GS-Surrogate 引入可變形 Gaussian Splatting 技術，建立基準 3D 表徵並透過參數化變形實現即時視覺化，讓研究人員能靈活調整模擬參數與視覺化設定，擺脫昂貴的原始數據儲存壓力，實現高效的參數空間探索。