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动态高斯泼溅
SharpTimeGS：通过生命周期调制实现清晰稳定的动态高斯泼溅
SharpTimeGS: Sharp and Stable Dynamic Gaussian Splatting via Lifespan Modulation
提出可学习的生命周期参数，将高斯的时序可见性从高斯衰减改为平顶分布，并据此调制运动幅度与致密化策略，为动态高斯泼溅中静态与动态区域的解耦优化提供了可复用的技术手段。
ParticleGS：从视频学习神经高斯粒子动力学以实现无先验物理运动外推
ParticleGS: Learning Neural Gaussian Particle Dynamics from Videos for Prior-free Physical Motion Extrapolation
将动态3D场景表示为物理粒子系统，用Neural ODE学习连续时间动力学，实现无先验的未来运动外推；其编码器-演化器-解码器架构可复用于其他需要物理一致性的动态重建任务。
为单目视频动态高斯泼溅学习显式连续运动表示
Learning Explicit Continuous Motion Representation for Dynamic Gaussian Splatting from Monocular Videos
用 SE(3) B 样条运动基显式参数化动态高斯的位置与朝向形变，并自适应调整基与控制点数量，可直接迁移到任何需要连续运动建模的动态辐射场/高斯泼溅管线；多视图扩散模型作为正则化先验缓解对训练视角过拟合的思路也可复用于少视角动态重建。
面向高速体积场景重建的颜色编码照明
Color-Encoded Illumination for High-Speed Volumetric Scene Reconstruction
用快速顺序彩色照明把高速时序信息编码进普通低帧率相机的图像颜色中，再借助动态高斯泼溅从多视角彩色编码图像中解码时序并重建高速体积场景；这为用低成本多相机阵列突破带宽限制、做动态场景重建提供了可复用的编码-解码思路。
L²DGS：低光照动态高斯泼溅
$L^{2}DGS$: Low-Light Dynamic Gaussian Splatting
把动态高斯泼溅扩展到低光照视频，用本征分解（时变光照 × 时不变反射率）加遮挡-去遮挡网络做自监督，可直接迁移到夜间动态场景的新视角合成与4D重建。